【入門者・初心者向け】scikit-learn を用いた実践機械学習~回帰・分類~

イベント内容

内容概要

現在、機械学習がビジネスに応用されるようになってから久しいです。
そして、機械学習は、その有用性からか、理論も開発も凄まじい速度で進展しています。

本セミナーは、このような社会情勢を鑑みて企画させていただきました。
機械学習の進展についていくため、あるいはビジネスで使うためには、
機械学習が何をしているのか、どのような枠組みに従っているのか、ということは
最低限知っておかなくてはなりません。

具体的には、機械学習のフレームワークを説明し、
現在の発展した機械学習のモデルの基礎となったモデルを扱ったのちに、
それらを scikit-learn で実装する時間を設けます。

本セミナーで扱う内容は以下の通りです。

・回帰モデル
  線型回帰
  リッジ回帰
  ニューラルネットワーク回帰

・分類器
  線形判別
  ロジスティック回帰
  ニューラルネットワークによる分類

これを機に機械学習に入門してみませんか?

https://github.com/StairsToSeventhHeaven/sklearn

開催日程

9/7(土) 
受付   :18:50〜19:00
講義   :19:00〜21:00

アジェンダ

・機械学習の概論 (60分)
  
  フレームワークの説明
    特徴量
    モデル
    ハイパーパラメータチューニング
    モデルの評価方法
  
  回帰モデル
    2 乗和誤差関数
    線形回帰
    Ridge 回帰
    ニューラルネットワーク回帰

  分類器
    線形判別
    ロジスティック回帰
    ニューラルネットワークによる分類

・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!
  

※
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。

https://github.com/StairsToSeventhHeaven/sklearn/blob/master/RegressionForML.ipynb

費用

・3,500円(2 時間)

定員

7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。

注意事項

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※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。

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