XGBoostの原論文を完全に理解する

内容概要

XGBoostは勾配ブースティングを改良した機械学習アルゴリズムです。
勾配ブースティングとランダムフォレストを組合わせて高い汎化性能を目指しながら、
かつ、学習の効率化、計算高速化の工夫により高いスケーラビリティを実現しており、
人気のあるアルゴリズムの一つとなっています。

高い精度を出せるため広く使用されているXGBoostですが、アルゴリズムが少々複雑です。
そのため、中身をよくわかってないまま何となく使用している…という方も多いんじゃないでしょうか。
本セミナーでは、XGBoostのアルゴリズムについて徹底的に解説します。

開催日程

↓台風接近にあたっての影響を鑑み、運営判断でリスケとさせていただきました。
10/20（日）
受付　　　：12:50〜13:00
講義　　　：13:00〜15:00

※
途中切りの良いところで5分10分の休憩を設けます

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

アジェンダ

・対象論文の解説 (100分)

・質疑応答及びディスカッション(20分)
　基本的にはフリーで質疑応答やディスカッションができればと思います。

対象者

・機械学習の数理に興味がある方

当日のお持物

・ノートとペン
・本論文とノートPC（あると聞きやすいですがマストではないです）

費用

・3,000円

定員

5名（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）

当日までの事前準備

以下の論文がベースとなります。
https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf


決定木、ランダムフォレスト、アンサンブル学習の基本的な知識は仮定します。
事前知識に自信が無い方は以下に目を通してきて下さい。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf1
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf2
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf3
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf5

講師プロフィール

東京大学大学院数理科学研究科修士課程修了。専門は複素幾何学。
その後、メガバンクでクオンツとして市場リスク管理業務に従事。
現在はベンチャーでAI融資審査モデルの開発に携わる。AIで金融サービスの変革を夢見る機械学習エンジニア。

領収書

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。

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。
体調不良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）