決定木＋アンサンブル学習入門(06/21)

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6月

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決定木＋アンサンブル学習入門(06/21)
決定木、ランダムフォレスト、アンサンブル学習、評価指標など機械学習の基礎を学びます。

主催 : mshinoda88

ハッシュタグ：#機械学習

募集内容	前払い枠 3000円（前払い）先着順 4/4人当日払い枠 4000円（会場払い）先着順 2/5人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2019/06/21(金) 19:30 ～ 21:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2019/06/08(土) 20:22 〜 2019/06/21(金) 21:00まで
会場	有楽町交通会館6F　会議室1 東京都千代田区有楽町２丁目１０−１マップで見る会場のサイトを見る
前払いについて	前払いについての連絡先: (参加者にのみ公開されます)
	キャンセル・参加費用の払い戻しについて主催者からの説明: "やむを得ずキャンセルされる場合は、イベント開始２日前まで参加費用の払い戻しをします。また返金処理は全員のイベント参加・不参加が確定したイベント終了後となります。当日キャンセル：100%返金なし前日キャンセル：50%返金(Paypal手数料を除く) 2日以前キャンセル：全額返金(Paypal手数料を除く)"
	領収データの発行: 発行しない (詳しくはこちら)

イベントの説明

内容概要

データサイエンスを基本から学びたい方のための基礎講座。
今回は決定木、ランダムフォレストについて基礎から学びましょう。

開催日程

6/21(金)

受付：19:30〜19:45
講義：19:45〜21:00

詳細アジェンダ

〇扱う内容
今回は決定木、ランダムフォレストやアンサンブル学習について学び、
機械学習の評価指標などモデリングの基礎的な知識の整理を行います。

＜講義＞
1. 決定木
　決定木とは、不純度の考え方
　交差エントロピー、ジニ係数
　決定木の手法、決定木と剪定
　剪定・枝切りを行わない場合の問題点

2. アンサンブル学習
　バギングとブースティング
　ランダムフォレスト

3. 機械学習の評価指標
　ROCとAUC、Confusion Matrix
   ROC曲線をプロット
   AUCの考え方

※
詳細は一部変更となる可能性があります。

会場

品川周辺ですが、現在のところ会場未定

対象者

・非エンジニアだけど、簡単なデータ分析ができるようになりたい方
・Python の使い方を一通り学習し終えた方
・機械学習の主な手法について勉強したい方

当日のお持物

ノートパソコン必須。

講師プロフィール

阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、C++、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニア
を経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにて
データサイエンティスト。
大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、
社内外で講師の経験多数。