機械学習実践セミナー

１日で前処理〜特徴量エンジニアリング〜モデル構築を学ぶ！
一連のモデル構築フローの手順を学び、Kaggleコンペを体感してみよう

講座を通じて得られること

• 機械学習のモデル構築フローの実装を体験
• NumPy, Pandas, Matplotlibなど代表的なPythonライブラリの扱い方の習得
• Random Forest, SVMなど代表的なアルゴリズムの学習

概要

現役のデータサイエンティストによる機械学習の１日実践講座。
Pythonライブラリを扱いながら、機械学習を行う上で最も重要なプロセスとも言える前処理、適切なアルゴリズムの選択、予測結果の評価まで一連のモデル構築フローを学び、実装の手順を身につけることができます。

後半はKaggleのデータを使った演習を行ないます。
前半で学んだモデル構築フローをKaggle inClassのクローズド・コンペティションで実践していただきますので、初めてKaggleに挑戦したい方にもおすすめです。

タイムスケジュール

11/23（土）10:00～17:30

• 機械学習概論
• 機械学習のモデル作成演習
• Kaggleでのモデル作成実践
• 制度を上げるための前処理、データの整形
• 適切なアルゴリズムとは
• 予測結果の評価
• Kaggle inClassでのコンペ体験

＊当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

邑川 真也（ムラカワ シンヤ）
NRIネットコム株式会社　システムエンジニア

野村総合研究所グループ、NRIネットコムのシステムエンジニア。
2009年に新卒入社後、AWSやGCPを用いた基盤システム構築担当を経てGoogle Analytics360の導入コンサルティング・設計・実装・運用サポートを担当。

現在は、CRMやMarketing Automation、機械学習などの技術用いてエンジニアの立場から企業のデジタルマーケティングを支援している。

こんな人にオススメ

• 実務で使える機械学習の実装方法を習得したい方
• プログラミングの経験はあるが、Pythonが未経験の方
• これからKaggleのコンペにチャレンジしたい方

持ち物

ご自分のPCをご持参ください。

事前準備

お申し込みいただいた方には、個別に事前準備についてのご連絡をさしあげます。

注意事項

• 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
• 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。