【GRIデータサイエンスもくもく会 #5】　これでバッチリ理解！〜機械学習の活用には特徴量が肝心！特徴量エンジニアリングは何が大変？〜　

概要

データサイエンスもくもく会は、教養を身につける「オンライン勉強コミュニティ」を目指しています。
GRIの分析官が課題を提供し、参加者全員で「スキルを身に着けていく」場を目指します。
毎回異なるトピックを一緒に勉強していきましょう！

トピック例：
人工知能、機械学習、データ分析、Python
ディープラーニング、G検定、数学、統計学

トピックのリクエストも随時受付しています！

内容

[これでバッチリ理解！]シリーズの第3弾！！

機械学習の理解と活用のために大変重要な概念の１つは「特徴量」(feature)です。一言で表すと、特徴量とは、分析対象データの中の、予測の手掛かりとなる変数のことです。

また、「特徴量エンジニアリング」を通じて、予測変数として採用する列を選別し、データを予測に効果的な形に加工します。「特徴量エンジニアリング」で学習データの質を高めることが、機械学習モデルの精度と機械学習プロジェクトの成功を大きく左右します。

今回の講義では、以下について説明していきます。
・特徴量とは何か：具体例を通じて徹底的に理解しましょう！
・機械学習における特徴量の重要性
・予測精度を高める特徴量エンジニアリング（特徴量設計）

さらに、もくもく会第3回目で出題した統計学の面白い「宿題」を解説します。

参加方法

時間になりましたら、下記ZoomURLよりご自由にご参加ください

ZoomURL：
https://us06web.zoom.us/j/87126374433

ミーティングID: 871 2637 4433

※Zoomミーティングにて行います。
Zoomの表示名変更が必要な方は、入室の前に変更をお願いいたします。

講師

ヤン ジャクリン講師
株式会社GRI　データ分析官 兼 講師

こんな方にむいています！

• とにかくデータサイエンスに興味をもっている方！
• 最先端のAI技術について、自信を持って語れるようなりたい方
• 資格習得のモチベーションが欲しい方
• AI人材（分析官・AIエンジニア）への転職やキャリアアップ

参加費

無料

情報共有コミュニティ

気軽にディスカッションができるように、Slackをご用意しています
こちらよりご自由にご参加ください

注意事項

• リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
• 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。