テーブルデータで学ぶ機械学習概論

概要

本講座は、テーブルデータに関する分析を行う、機械学習の全体像や概観をつかむことができる講座です！ テーブルデータとは主にエクセルで扱うようなデータで、時間に影響を受けにくいようなデータのことです。機械学習を実務に落とし込んでいく流れや、実際にモデリングを行う流れ、そこで気を付けなければいけないところなど、色々なモデルや手法を学ぶ前に知っておかなければいけない概要を扱います。
当講座の想定受講者は、機械学習について「これから勉強しようと思っている」という方です。機械学習の概観をうまくつかみたいという方にはぴったりとなっております。
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

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
・評価指標についての詳細な理解
・交差検証についての詳細な理解

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. ML関連講座を受ける流れ
2. 機械学習をやっていく流れ（ビジネス面、モデリング面）
3. 分類問題における評価指標
4. 回帰問題における評価指標
5. 汎化性能の評価について ※ 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。

（オンライン動画、復習用動画は別講師の場合があります。）

領収書について

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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。
※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。

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）

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。
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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。