


| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
無料勉強会参加(学生・社会人どなたでもOK) | 先着順 | 無料 | 7人 / 定員25人 |
動画視聴のみ(勉強会終了後・録画を共有) | 先着順 | 無料 | 36人 / 定員45人 |
ビジネス課題解決に強いデータサイエンティスト・コンサルタントを目指す勉強会です。
学生・社会人どなたでも参加可能です。
DX・データサイエンス時代における経営戦略・マーケティング・組織論などをテーマに、今後も勉強会を開催予定ですのでコミュニティをフォロー頂けると嬉しいです。
※資料・録画動画は勉強会終了後、申込者全員へ共有いたします。
【目次】
・イントロダクション
ー全体像:教師あり学習・教師なし学習・強化学習
ー教師あり学習:クラス分類アルゴリズムのビジネス適用事例の紹介
・教師あり学習:クラス分類アルゴリズム概略説明
ーK近傍法アルゴリズム
ー決定木アルゴリズム
ーサポート・ベクター・マシーンアルゴリズム
ーモデルの複雑さとハイパーパラメータの関係
・機械学習ソフトを利用してのデモ・解説
ークラス分類アルゴリズムによる予測モデル構築の流れ
ーハイパーパラメータ最適化手法(グリッドサーチ)
・Q&A・ディスカッション
※数式は一切用いずに図・イメージ・事例にもとづいて解説いたします。
※デモでは機械学習ソフトウェアを利用して、ビジュアルに初学者にも分かり易く説明いたします。
お願いしたいこと:参加申し込み時のアンケートにて、"興味関心・学びたい分野"をぜひ回答頂ければ幸いです。今後開催する勉強会テーマの参考にさせて頂きます。
また、ご学友・ご同僚・SNSなどで拡散頂けると励みとなります。
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 18:50〜 | 受付開始 |
| 19:00〜20:15 | 勉強会:教師あり学習アルゴリズム解説・デモ |
| 20:15〜20:30 | Q&A |
※ 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。
データ分析コンサルタント
フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 代表
慶應義塾大学大学院 経営管理研究科(ビジネススクール・MBA)修了
国立 高松高専専攻科 機械電気システム工学専攻 修了
うどんの国香川県出身、ビジネスよりのデータ分析者。
ビジネス理論から機械学習アルゴリズムまでわかりやすく解説することが得意です。
(大学講師歴)
慶應義塾大学大学院 経営管理研究科 「データサイエンス」非常勤講師 (2019年度1学期~2023年度1学期)
青山学院大学 社会情報学部 「データマイニング」「データマイニング演習」 非常勤講師 (2018,2020,2021年度)
無料



