【入門者・初心者向け】scikit-learn を用いた機械学習入門ハンズオン~次元削減~

参加枠申込形式参加費 参加者
通常参加者枠
先着順 3,500円
当日現金支払い
0人 / 定員5人
個別フォローアップ付き枠
先着順 5,000円
当日現金支払い
0人 / 定員1人

イベント内容

内容概要

次元削減は、データの可視化や特徴選択に役に立つ手法です。
本セミナーでは、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、オートエンコーダー(AE) を扱います。

PCA (principal component analysis) は、最も基本的な次元削減手法です。
計算コストが軽い、理論的な理解がしやすいという特徴があります。

FA (factor analysis) は、PCA の一般化です。データ分析の文脈でも用いられることが多いです。
数ある変数を、似たような性質、傾向を持つグループにまとめることで、データの解釈を助けてくれます。

AE (auto encoder) は、ニューラルネットワークを用いた次元削減です。
ニューラルネットワークの表現能力は非常に高いので、データが複雑な場合でも対処できます。

以上の手法の概論を説明した後に、これらを scikit-learn を用いて実装して、
理解を深めましょう!

開催日程

8/16(金) 
受付   :12:50〜13:00
講義   :13:00〜15:00

アジェンダ

・次元削減の概論 (60分)
  
  主成分分析(PCA)  
  因子分析(FA)
  オートエンコーダー(AE)

・実装編(60分)
  ハンズオンを通して理解を深め、
  モデルの比較を行いましょう!
  
https://github.com/StairsToSeventhHeaven/sklearn/blob/master/Dimension%20Reduction.ipynb
※
細かいアジェンダは若干変更になる可能性があります。
途中、10分程度の休憩を設けます。

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

当日のお持物

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、WindowsよりもMacの方が環境構築が楽なので推奨です。

事前準備

特に必要はないですが、事前知識に自信のない方は下記に目を通してきていただけたらと思います。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/sklearn_implement1

・ライブラリ関連
Python+Anaconda付随のライブラリを利用できるようにしてきてください。
インストール手順について、不明な点がある方は当日追加1,500円で個別フォローアップも可能です。

費用

・3,500円(2 時間)


領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
領収証発行の際は事務手数料として(法人料金も兼ねて)追加で1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。

定員

6名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません)

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。(直前参加は定員的に問題なければ歓迎です!)
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください
(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。
本イベントは終了しました

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