【初心者向け】高校数学の演習と実装で理解する決定木・ランダムフォレスト~XGBoostに向けて~

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
4人 / 定員6人

イベント内容

内容概要

10/12 に XGBoost の原著論文を完全に理解するセミナーが開催されます。
ところが、XGBoost は決定木やランダムフォレストに基礎があり、これらは前提知識として要求されます。

そこで、本セミナーは、XGBoost を理解するために必要な前提知識としての、
決定木・ランダムフォレストの習得を目的としています。

機械学習を理解するにあたって数学は必要かという質問はよく聞かれます。
程度にもよりますが最低限は必要だと答えるようにしています。最低限というのも
いろいろありますが、ここでは高校数学~大学の教養課程の導入レベルを最低限
としています。というのもそのレベルは把握していないと直感的なイメージすら
湧かないので良くないからです。

とはいえ、闇雲に数学に手を出そうにもなかなか学習時間が取れず大変だと思います。
今回はそれを受けまして、決定木とランダムフォレストの理論面の理解にあたって
高校数学レベルの演習を通して理解ができるように問題演習を行えればと思います。

また、後ろの1時間はPythonを使って実際にアルゴリズムを実装したりscikit-learnの
パッケージを実データに試してみたりを行えればと思います。

これを機に理論と数学と実装を紐づけて理解しましょう!!

https://github.com/StairsToSeventhHeaven/RF-and-CART

開催日程

10/6(日) 

受付     :15:50〜16:00
講義&問題演習:16:00〜17:30
ハンズオン  :17:30〜18:30

※
途中適宜休憩を設けます。

アジェンダ

◆ 例題の解き方の解説
・例題① 微分を用いた最小値問題
・例題② 増減表
・例題③ 二項定理と二項係数
・例題④ 予測の独立性と多数決
・例題⑤ ジニ係数の増減表
・例題⑥ 情報エントロピーの増減表

◆ 機械学習文脈からの例題の解釈
・決定木の仕組み
・アンサンブル学習
・ランダムフォレスト
・ランダムフォレストにおいていかに相関の低い分類器を構築するか

◆ ハンズオン
Pythonを用いてハンズオンを行います。

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

対象者

・ 決定木・ランダムフォレストについて勉強したいけど高校数学が怪しい・苦手な方
・ 機械学習関係の本を読みたいけど数学の記述でアレルギーが出る・よくわからなくなってしまう方
・ 参考資料を自分で読むのが難しい方
・ 数学の復習をしたいけど一人だと演習するモチベーションが上がらない方

当日のお持物

・演習のためのノートやメモ帳
・ノートPC(Jupyterとscikit-learnが使えるようにしてきてください)

費用

・3,500円(2.5時間)

※ 領収書発行の際は事務手数料として(法人料金も兼ねてます)追加1,000円いただきます。

定員

8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)

参考資料

下記記事をベースに進めます
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

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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