Pythonによる勾配ブースティング【中級編】

2019/10/26(土)10:00 〜 13:00 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
教室受講
先着順 4,400円
クレジットカード払い
0人 / 定員7人
2回目の参加(同じ講座)
先着順 無料 1人 / 定員1人

イベント内容

Pythonによる勾配ブースティング【中級編】

概要

本講座では、勾配ブースティングのより応用的な理論、実践を行います。
勾配ブースティング入門の後の受講を推奨しています)

勾配ブースティングは、現在データ分析コンペなどでも非常に多用される、最新のモデルです。その中でもXGBoostやLightGBMなどのライブラリがあり、従来の勾配ブースティングとの違いを比較しながら、その利点を解説します。

さらに実際のデータ分析にいきる、細かなパラメータの扱い方も学ぶことができます!

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】

必須条件

・Pythonの基本文法を習得していること.

・決定木やランダムフォレスト,勾配ブースティングなどの基礎的な手法へのある程度の理解

※当日はハンズオン形式で進めていきますので,Python3をインストールしたPCをご持参ください.また講座はJupyter notebookを用いて進行しますのでこちらもインストールを推奨いたします.

この講座で得られること

  • 勾配ブースティングの理解
  • 最新ライブラリ(LightGBMなど)の扱い方の習得
  • 最新のアルゴリズムによるデータ分析スキル

カリキュラム

  • 勾配ブースティング
  • XGBoost
  • LightGBM
  • 従来のものとの比較
  • パラメータチューニング

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

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事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします.

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。

・numpy

・pandas

・matplotlib

・sklearn

また,講義はJupyter Notebookを用いて行いますので,インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です.

こんな人にオススメ

・勾配ブースティングの最新ライブラリを使いこなせるようになりたい方

・実践的なデータ分析スキルを習得したい方

講師

渡邉雅也
経済ファイナンス時系列データに関する研究に従事。統計学、情報工学、最適化の理論などに精通。大手証券会社にて機械学習に関する技術を用いた分析を行った経験を活かし、kaggleなどのコンペティションにも参加。幅広いAI分野の講座の講師を務める。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】

クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

【Paypalの方】

決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。

【別途領収書発行が必要な方】

別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。

全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の10分前から

※なるべく5分前までにお入りください。

※途中参加も可能です。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。
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・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net までご連絡ください。

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・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。

・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。
統計学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。

参加費のお支払いについて

本イベントの参加費は、クレジットカードでの事前支払いとなります。
ご利用可能なクレジットカードをご用意いただき、お支払い手続きを行ってください。

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