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。
今回は回帰分析、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。

受付：19:30〜19:40
講義：19:40〜21:00

〇扱う内容
今回は回帰分析、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。

＜第一回＞：機械学習概論
1. 機械学習概論
・機械学習の基礎、歴史
・AIの分類
・AIの歴史
・教師あり学習と教師なし学習

＜第二回＞：回帰分析と決定木
2. 単回帰分析
　最小二乗法、回帰係数と共分散
　決定係数、寄与率、相関係数

3. 重回帰分析
　調整済み決定係数、t値とp値
 　Python による重回帰分析

4. 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

＜第三回＞：アンサンブル学習と評価指標　←今回の範囲となります。
5. 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

6. 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

7. クラスタリング

8. 分類

※
詳細は一部変更となる可能性があります。
進められるところまで進めます。

有楽町 交通会館 6F GoodOffice

・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

・ノートパソコン必須。
・以下の slack に登録して、PC上のChromeブラウザで表示できることを事前確認してきてください。

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。

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