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

本講座は、データ分析の中でも回帰問題と対をなす「分類問題」に関する様々なアルゴリズムについて取り扱う講座です。

分類問題の例を挙げると、金融株式では「今後この株価は上がるか下がるか」、メールのフィルタリングでは「このメールは迷惑メールかどうか」などがあり、比較的身近な問題と捉える事ができます。
True or False の（いわゆるバイナリ）問題だけでなく、データのラベル形式に1~10までの数値が振られているような、多数分類すべきクラスがある問題も分類問題のひとつです。

本講座で古典的な機械学習の手法であるサポートベクターマシン（SVM）と k近傍法、Naive Bayesをしっかりと学ぶことにより、分類問題について広く知見を得られることは間違いありません。
古典的とはいえ、これらの手法の人気は根強く、近年行われているデータ分析コンペティションなどでも非常によく利用されています。

是非この機会に分類問題に関する機械学習の手法に触れ、データ分析スペシャリストへの一歩を踏み出しましょう！！


当講座の受講者想定は以下の講座を受講された方、または未受講で「理論や使い方は分からないけど、なんとなくは知っている」などの方です。

• 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

• サポートベクターマシン（SVM，nuSVM）の理論，実装
• k近傍法（kNN）の理論と実装，その派生形
• Naive Bayesの理論と実装を通したBayseへの理解

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. KNNとボロノイ図，次元の呪い
2. KNN実装
3. KNN派生形
4. SVMの理論
5. SVMの実装，nuSVMについて
6. Naive Bayes
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。

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、実用レベルのモデル構築に挑戦したい方
• Pythonを用いた機械学習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行きたい方
• 機械学習を理論からしっかり分かりたい方
• 分類手法について理論から知りたい方

講師

神津陽信
慶應義塾大学管理工学科卒業。現在は、主に機械学習を用いた製造業における諸問題へ取り組んでいる。機械学習と時系列データ、生産管理に精通。AIコンサルタントとして、多数のプロジェクトに携わる。

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。