【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Python機械学習徹底演習

概要

ハンズオンで実用的な機械学習モデルを構築する一連の流れを体験していただきます。当日は演習形式で、回帰問題と分類問題の両方において、最終的に実用レベルのモデルを作ります！

当講座の想定受講者は、機械学習について「概要は大体わかったので、実用レベルのモデルを作りたい」という方です。機械学習に関する基礎知識に不安のある方は、Pythonによる機械学習入門を受講してからの参加をお勧めいたします。

レベル感としては以下に記載する講座を受講された方、受講はしていないが内容がある程度わかる方が対象です。

・Python入門講座
・Pythonデータ分析入門
・Pythonによる機械学習入門

講座を通じて得られること

・機械学習で実用レベルのモデルを構築するまでの一連の流れの理解

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。

内容

1. 導入(ゴールの共有と基本事項の確認)
   
2. モデルの評価方法(回帰と分類)
   
3. ハイパーパラメーターのチューニング
   
4. 実用的な回帰モデルの作成(多項式回帰)
   
5. 実用的な分類モデルの作成(ランダムフォレスト)
   
6. 総合問題演習
   

※ 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・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

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．
※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。

こんな人にオススメ

・機械学習の概要は分かって来たので、実用レベルのモデル構築に挑戦したい方
・Pythonを用いた機械学習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行きたい方
・最短ルートで機械学習入門をしたい方

講師

渡邉雅也
経済ファイナンス時系列データに関する研究に従事。統計学、情報工学、最適化の理論などに精通。大手証券会社にて機械学習に関する技術を用いた分析を行った経験を活かし、kaggleなどのコンペティションにも参加。幅広いAI分野の講座の講師を務める。

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

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。