Pythonによる勾配ブースティング【入門編】

概要

本講座では、勾配ブースティングの理論入門、Pythonによる実践を行います。 対象者は「データ分析において、最新のアルゴリズムを使いたい。より強力なモデルを理解、活用したい」方です。

勾配ブースティングは、現在データ分析コンペなどでも非常に多用される、最新のモデルです。講座内では他の決定木系アルゴリズムである、ランダムフォレストやアダブーストと比較しながら、その利点を解説します。

Pythonによるコード実践もすることで、実際のデータ分析で活きるスキルを身につけることができます。

※本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです！

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】
必須条件
・Pythonの基本文法への理解（if文，for文，関数など）

推奨条件
・機械学習をPythonで行なった経験がある．

※当日はハンズオン形式で進めていきますので，Python3をインストールしたPCをご持参ください．また講座はJupyter notebookを用いて進行しますのでこちらもインストールを推奨いたします．

この講座で得られること

・決定木系モデルの概要把握
・アンサンブル学習、勾配ブースティングの理解
・実践的なデータ分析スキル

カリキュラム

・決定木とは
・アンサンブル学習
・ランダムフォレスト
・アダブースト
・勾配ブースティング
・他モデルとの比較

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

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。

こんな人にオススメ

・アンサンブル学習・勾配ブースティングを理解，実装できるようになりたい方
・実践的なデータ分析スキルを身に付けたい方

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．

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。
・numpy
・pandas
・matplotlib
・sklearn

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．

講師

石丸亮
京都大学卒業
現在はデータサイエンティスト兼機械学習コンサルタントとして、海外のデータサイエンティストと協働で、発電所の最適化プロジェクトに従事

領収書について

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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

・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。（推奨）

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。

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。