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11月

13

Python機械学習入門

Registration info

教室受講(1週間閲覧可能な復習用動画の配布あり)

4000 (Pre-pay)

FCFS
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オンライン受講(動画は開講日より1週間閲覧可能。講座開始時間頃メールでお送りいたします。)

4000 (Pre-pay)

FCFS
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About Prepayment

About Prepayment Contact Info:

(Only shown to attendees.)

Cancel/Refund Policy:

前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。
連絡先のメールアドレスまたはLINE@(推奨)にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4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。

Print receipt data:

発行しない (詳しくはこちら)

Description

Python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。

※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1週間、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!

※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。

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。

Alt text

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。
・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

・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

神津陽信
慶應義塾大学管理工学科卒業。現在は、主に機械学習を用いた製造業における諸問題へ取り組んでいる。機械学習と時系列データ、生産管理に精通。AIコンサルタントとして、多数のプロジェクトに携わる。

(オンライン受講、復習用動画は別講師の場合があります。)

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。

❇オンライン受講でお申し込みいただいた方は、セミナールームにてご参加いただくことはできません。ネット環境のある場所での受講をお願いいたします。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

【Paypal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。

【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。
全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の10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。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

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)

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)
・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。

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avilen

avilen published Python機械学習入門.

10/27/2019 16:18

Python機械学習入門 を公開しました!

Ended

2019/11/13(Wed)

19:00
22:00

Registration Period
2019/10/27(Sun) 16:14 〜
2019/11/13(Wed) 19:00

Location

秋葉原駅徒歩5分

台東区台東1丁目11番4号 誠心Oビル3F

Organizer

Attendees(3)

JamieMin

JamieMin

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RuuieTanaka

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ymaruya3

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