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、機械学習の手法を大きく二分する分野である 「教師なし学習」 について取り扱います。
データに対して教師なし学習を適応することで、人間の目では判断できない、データの背後に隠れている潜在的な特徴を得ることが可能です。

最近の機械学習分野で非常に人気のあるプロセスとして、「どんな問題を解決するにもまずデータの特徴を知る 」という考えの元で分析を始める、探索的データ解析（EDA） があります。

本講座を受講すれば、EDAの発展的内容はもちろん、教師あり学習の予測精度を上げるためのキーとなる「特徴量エンジニアリング」の第一歩として、教師なし学習の様々な手法を知ることができるでしょう！!

当講座は、
「教師なし学習はそもそもどんな使い方があるの？」
「教師なし学習はいろんな種類があるけど何がいいの？」
といった疑問点をお持ちの皆様にオススメの講座となっています。

受講生の想定レベル感としては以下に記載する講座を受講された方、
または受講はしていないが内容がある程度わかる方が対象です。

• 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〜

講座を通じて得られること

• 教師なし学習とは
• 階層的クラスタリングについて
• 非階層的クラスタリングについて（K-means,K-means++,Gaussian Mixture）

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. 教師なし学習とは
2. 課題と応用
3. 距離のさまざまな定義
4. データ変形
5. クラスタリング（凝縮型階層的クラスタリング，ウォード法）
6. 非階層的クラスタリング（Kmeans）スクラッチ実装
7. Kmeans++,X-means,混合ガウスモデル，DBSCAN
   ※ 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

• 教師なし学習の理論を分かったうえで使いこなしたい方
• 実装面においても詳細に知りたい方

講師

岡本秀明
大学院にて機械学習を用いた胃癌の自動診断に関する研究に従事。医療画像診断、半導体欠陥検出、衛星画像解析など様々なAIプロジェクトに携わる。メーカー研究所、大手通信、外資ITにて研究開発やコンサルティングの経験があり、人とAIとの協創に関心がある。

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。