セミナールーム移転のお知らせ

この度、秋葉原駅前から下記住所へセミナールームを移転いたします。
お越しになる際はくれぐれもお間違いのないようご注意ください。

移転先住所：中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階

【東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分

【東京メトロ有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分

【都営浅草線】宝町駅徒歩6分

【東京メトロ銀座線】銀座駅徒歩7分

【JR山手線】有楽町駅徒歩11分

概要

本講座では、機械学習やAIを学んでいると度々目にするであろうレコメンデーションについて取り扱います。

レコメンデーションとは、データを元にターゲットにおすすめの商品を提案する機能を指します。
例えば「ネットでお米だけを買うつもりが、いい感じの炊飯器の広告に目が留まり思わず買ってしまった」なんて話を耳にしたことはありませんか？ これは「お米をチェックした」というデータから、そのお米に紐付けされた炊飯器のデータをおすすめしているのです。
簡単な例を示しましたが、実際のところレコメンデーションは非常に奥が深く、さまざまなアプローチで行われており、ECサイト以外にもニュースサイトや求人サイトといった分野でも利用されています。ひとりひとりに合った情報を提供できるため更なるビジネスチャンスを広げる可能性が高く、今後ますます注目されていく技術です。

今回は「実際どんなものか学んでみたい！」「どこから始めていいか分からない……」とお思いの方に向けて一から仕組みを解説するほか、講師と一緒に簡単なレコメンデーションの実装を行います。つまずいても講師がサポートいたしますのでご安心ください。本講座を受講し、一人でもレコメンデーションの実装が行えるようになりましょう！

想定受講者のレベルは、以下に記載する講座を受講された方、受講はしていないが内容がある程度わかる方です。

• 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〜

講座を通じて得られること

・レコメンデーションのさまざまな手法

・協調フィルタリング

・アソシエーション分析

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。

内容

1. レコメンデーションの概要
   
2. レコメンデーションとは
   
3. パーソナライズ
   
4. 評価方法
   
5. 協調フィルタリングの理論と実装
   
6. アソシエーション分析の理論と実装
   
7. まとめ
   
   ※ 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。

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、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。

・pandas

・sklearn

・matplotlib

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。

※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。

こんな人にオススメ

・機械学習の概要は分かって来たので、レコメンデーションに触れてみたいという方

・実務に機械学習をどう生かせば分からないので、とりあえず簡単な何かを実装してみたい方

・レコメンデーションにおける理論にもある程度触れておきたいという方

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。
初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

お問い合わせ

• 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。
• こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。

注意事項

• リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
• 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。
• 前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

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。