「機械学習：線形回帰入門」勉強会（デモ・解説付き）　ビジネス課題解決に強いデータサイエンティストへ

概要

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
　ー教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い
　ー教師あり学習：線形回帰アルゴリズムのビジネス適用事例の紹介

・教師あり学習：線形回帰アルゴリズム入門
　ー線形回帰アルゴリズム
　ー最急降下法
　ー回帰評価指標（RMSE・決定係数R2）
　ーイメージで学ぶ決定係数R2
　ー単回帰と重回帰

・機械学習ソフトを利用してのデモ・解説
　ー回帰を用いたデータ分析（デモ・解説）
　ー回帰の注意点について

・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。

タイムスケジュール

時間	内容
18:50〜	受付開始
19:00〜20:15	勉強会：機械学習：線形回帰入門（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。

登壇者

高木 宏明

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)

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参加対象

• データサイエンティストやエンジニアの方でビジネス面に強くなりたい方
• データ分析コンサルタント・DXコンサルタントを目指している方
• ビジネス力を高めたい方
• 勉強したい学生・社会人の方はどなたでも参加可能です

参加費

無料

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。
• キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください。
• 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。
• フレイAT勉強室（運営：フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 https://frey-at.com/）