Pythonを使った機械学習実装入門〜決定木編〜

概要

本講座では、データ分析で大活躍中の「決定木アルゴリズム」全般に関して取り扱います。
「AIとか機械学習って実際にモデルの中で何やってるか分からないんでしょ？」　……そういった声も多い中、決定木アルゴリズムの手法は予測の結果から人間が解釈しやすい上、回帰問題・分類問題の課題解決能力も非常に高いことで知られています。
機械学習について「決定木やLightGBM、ランダムフォレストって聞くけどなんのことだろう」「決定木なら実務導入しやすいのではないか」と考えてらっしゃる方に、最適な講座となっております。

また、基本的な手法だけでなく、応用的な派生手法についても多数取り扱います！
派生手法は予測精度も高く、学習に多くの時間を必要としないため、データ分析の最前線でも頻繁に用いられます。
続編講座となる Pythonを使った機械学習実装入門〜勾配ブースティング編〜 につながる知識を扱うため、KaggleやSIGNATEで上位入賞を目指している方にも非常におすすめな講座です。

想定受講レベルは以下の講座を受講された方、受講はしていないが内容を理解している方が対象です。

• Python入門講座
• Pythonデータ分析入門
• matplotlib/seaborn入門
• Numpy入門
• 【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを使った機械学習実装入門〜評価指標と交差検証編〜

【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の基本文法への理解（if文，for文，関数など）

推奨条件

• 機械学習をPythonで行なった経験がある．

※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

• 決定木とは，理論と実装
• アンサンブル学習とは，理論と実装
• ランダムフォレスト，アダブースト，勾配ブースティングとは

カリキュラム

1. 決定木とは
2. 不純度，枝刈り
3. アンサンブル学習（バギング，ブースティング，スタッキング）
4. ランダムフォレスト
5. アダブースト
6. 勾配ブースティング
7. アルゴリズム比較

※ 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。

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。

こんな人にオススメ

• 決定木関連のアルゴリズムを分かった上で使いこなしたい方
• 決定木とは何かを最初からきちんと理解したい方
• 機械学習を理論からしっかり分かりたい方

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．

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。

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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。

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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。

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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。