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【Zoom受講限定】第5回【2日間開催】【AIエンジニアリング実務基礎】Kaggle MasterによるPython機械学習アルゴリズム・ワークショップ

本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 1日目 2021-01-12(火) 9:30~16:30
2日目 2021-01-18(月) 9:30~16:30
講師 Kaggle Master
佐野 遼太郎 氏

2015年4月よりコンサルタントとして金融機関を中心としたデータ分析・モデル構築業務に従事 2018年2月にKaggler枠で株式会社ディー・エヌ・エーに入社、現在は株式会社Mobility Technologiesに出向中 また、2016年から社外データ分析講座講師として300人を超えるデータ分析技術者の人材育成に関わっている
※この講座は所属企業や所属団体とは一切関係ありません

概要 この講座では短時間でアルゴリズムの知識を詰め込むのではなく、実際に業務で使うアルゴリズムの技術について四苦八苦しながらインタラクティブに学びます。最低限の数式も所々で登場します。1日目と2日目の間には各自プライベートの時間を削って宿題を行うことを想定としています
さらに2日目の終了後もプライベートの時間を削って復習することを想定しています。手を動かしてAIエンジニアリング実務を学びたい方、数式にアレルギーがない方、必見です。演習では実際のデータを用いることで、より具体的に深層学習の仕組みを理解していただきます。
各種実データ、実事例等を使って、可能な限り有益な事例紹介・問題演習を提供しますので、ぜひご受講をご検討ください!

【1日目】
機械学習・アルゴリズム入門から実践まで

株式会社SIGNATE様(国内コンペサイト)の練習問題を用いて、実際にコンペに取り組みながら予測モデルの作成と改良、リークとビジネス応用時の注意点について学んでいきます。
扱う問題は2値分類です。

【2日目】
徹底演習!アルゴリズム
~データ解析から機械学習まで~

株式会社SIGNATE様(国内コンペサイト)の練習問題を用いて、実際にコンペに取り組みながら予測モデルの作成と改良、リークとビジネス応用時の注意点について学んでいきます。
扱う問題は2値分類です。

※株式会社SIGNATE様には、営利目的でのコンペ利用許可を得ています

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このセミナーで得られること
・データを見る力(泥臭いデータ分析力)
・決定木、ロジスティック回帰の得手不得手の理解と、実装
・過学習を防いでのパラメータチューニング
・リークについて
・予測モデルのビジネス応用時の注意点
・特徴量作成
・データの可視化
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本講座の受講に必要な前提知識
・機械学習におけるPythonライブラリの導入と基本的なプログラミングの経験
・機械学習で必要な数式にアレルギーがない方を対象とします
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事前学習のご案内
Python機械学習プログラミングの未経験者の方には、本セミナーの受講前に以下の受講をおすすめします。
<第3回>12/14(月)開催セミナー
「【データサイエンス実務基礎】Pythonで体感!はじめての機械学習」

本セミナーの受講前に最低限の数式知識を習得・確認なさりたい方には、以下のセミナーの受講もおすすめします。
<第4回>12/21(月)開催セミナー
「【データサイエンス実務応用】Pythonで実践!ディープラーニング」
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セミナー難易度チャート *以下のような方を対象としています*
データ分析:★★★★☆(実務2~4年)
統計処理・プログラミング:★★★☆☆(実務~1年)
機械学習:★★★☆☆(実務~1年)
ビジネス力:★☆☆☆☆(実務未経験者OK)
※必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。
セミナー詳細 【1日目】
機械学習・アルゴリズム入門から実践まで

1.モデルの精度評価
(1)ROC曲線とAUC

2.データを眺める
(1)Pandas、Seabornによるデータの眺め方
(2)演習

3.決定木
(1)決定木の概要
(2)決定木の得手不得手
(3)演習
(4)初サブミット(投稿)

4.過学習
(1)過学習について
(2)ホールドアウト法
(3)クロスバリデーション法
(4)演習

5.質疑応答 ※ 質疑応答は適宜設けます

※ 講義中の録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください


【2日目】
徹底演習!アルゴリズム
~データ解析から機械学習まで~

1.ロジスティック回帰
(1)ロジスティック回帰の概要
(2)線形モデルに対する変数加工
(3)ロジスティック回帰の得手不得手
(4)演習
(5)サブミット(投稿)

2.アンサンブル学習(平均のみ)
(1)平均によるアンサンブル学習
(2)サブミット(投稿)

3.まとめ
(1)演習(精度向上への取り組み)
(2)講座参加者が、各自の取り組みについて発表

4.リークとビジネス応用での注意点
(1)リークについて
(2)ビジネス応用での注意点
(3)ROC曲線の使い方

5.復習
(1)疑問点の解消と演習(総復習と精度向上)

6.質疑応答 ※ 質疑応答は適宜設けます

※ 講義中の録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
補足事項 ご自身のPCで演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。

【事前準備について】
● インターネットに接続可能なPCをご用意ください。PCと合わせて、Wi-Fi接続可能なスマートフォンやタブレットがあると、別々のデバイスで演習画面と講義画面を表示できて便利にご受講いただけます。
● Google Colaboratory 環境で実習をおこないます。事前に本セミナー専用のGoogle アカウントをご用意ください。
● 開催前日までに以下3点のインストールをお済ませください。(いずれも無料)
 ・Slack(PC版アプリのインストールはせずにブラウザ版をお使いいただいても問題ありません)
 ・Google Chrome
 ・Google Colaboratory

【注意事項】
● 本セミナーはZoomを使ってオンライン配信(アーカイブ配信あり)します。セミナーお申し込み時に、Zoomの利用が可能なメールアドレスをフォームにご入力ください。
● 本セミナーではビジネスチャットツール「Slack」上で資料配付と質問受付をおこないます。セミナーお申し込み時に、Slackの利用が可能なメールアドレスをフォームにご入力ください。

【お申し込み後の流れ】
● 開催1週間前に、ご登録のアドレスをSlackにご招待します。
● セミナーで使用する各ツールのインストールについて、Slack上でご案内いたします。
● 各ツールのインストールについてのご質問はSlackにて受け付けます。Slack上での質問受付期間は、各セミナーの開催1週間前からアーカイブ配信終了時までとなります。
● 開催前日に、セミナー視聴用URLをSlack上でご案内いたします。
● 開催当日は9:10から事前サポートと動作確認の時間を設けます。ご希望の方はお早めにご視聴を開始してください。
● 各セミナーの開催翌営業日に、アーカイブ配信の事前登録についてSlack上でご案内いたします。アーカイブ配信期間は、各セミナーの開催3営業日後から1週間(土日含む)となります。

※ 本セミナーのキャンセル期限は1/5(火)12時です。(開催1週間前に資料の一部を送付するため)
※ 回数券を使用して当セミナーにお申込されます場合、3回分の回数券が必要となります。 
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