Pythonによる機械学習入門

概要

Pythonによる機械学習入門講座を実施いたします！入門として、機械学習のライブラリであるscikit-learn（sklearn）の習得をハンズオン形式で行います。

sklearnはオープンソースの機械学習ライブラリであり、様々な機械学習手法を簡潔な記述実装できるという点で、高い人気を誇っています。当講座は、sklearnの基本的な動作を習得に加えて、機械学習の手法の全体像を掴んでいただくために、回帰・教師あり分類・教師なし分類・次元削減と幅広く網羅する内容となっています。

また、ただ概要を説明するだけではなく、それぞれに演習問題を用意しており、受講者の方々には実装までを自力でできるようになって帰っていただくことをゴールとしています。受講後は、手元にあるデータに対してsklearnを用いた適切な機械学習アプローチが取れるようになります。

※当講座はPythonの基本的な文法を理解している方を対象としています。文法に自身のない方は、Python入門講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。

※機械学習の前処理について習得したい方は、Pythonデータ分析入門を合わせて受講していただけると、より深い理解につながります。

講座を通じて得られること

・sklearnの使い方
・代表的な機械学習手法の実装体験（SVM,Kmeans,PCA,lasso）
・数ある機械学習手法をそれぞれどのような場面で使うべきかの理解
・手元にあるデータに対して、sklearnを用いた適切な機械学習アプローチが取れるようになる。

カリキュラム

・ファイルの読み込み、可視化
・回帰分析・Lasso回帰分析
・教師あり分類（SVM・サポートベクターマシン）
・教師なし分類（クラスタリング・K平均法）
・次元削減（主成分分析・PCA）
・総合問題

※それぞれの項目に演習問題を用意しております。
※ 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

Python3のインストール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

※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

こんな人にオススメ

・Pythonの基本的な文法は分かっていて、これから機械学習を始めたい方（文法に自信のない方はこちらの講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。）
・機械学習には色々な手法があるが、どれをどの場面で使えばいいのかを知りたい方
・最短ルートで機械学習入門をしたい方

講師

亀田健司
北海道大学院卒業後に大手家電メーカーで研究職として就職しロボット・画像技術などの研究を進め、その後独立。現在はフリーランスの技術者として各種開発プロジェクトに参画し、コンサルティング業務をこなすと同時に、IT・プログラミング教育にも従事。現在は、機械学習などの企業研修や、教材の作成・監修を行っている。各種学校や企業の新人研修なども積極的に行っている。

崔 一鳴
全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへの参加などの活動をしている。また東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事。

持ち物

・Python3の実行環境と必要ライブラリ（pandas,sklearn,matplotlib）をインストール済みのPC

※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。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

参加費

前払い
4000円

前払いの方でキャンセルされる場合は、開催日の3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。

当日現金払い
5000円（受付時にお支払いください）

2回目の参加の方
無料

※当講座は2回目のご参加に関しては無料で受け付けております。1回受けたが、途中参加だったために深い理解が出来なかった、もう一度受けて理解を深めたいという要望にお応えするためのものです。是非ご利用ください。

※2回目の参加は一度同じ講座に出席された方に限定させていただきます。

会場

東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階

アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。

領収書について

前払いの方
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。（当社より重複しての領収書発行は行えません)

当日払いの方
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

受付・入場時間

開始の15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。

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

お申し込みにあたっての注意事項

・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。（感想などは問題ございません）

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、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。