2019年度 Pythonによる機械学習入門講習会 中級:基礎編

2019年3月19日 | Last modified: 2019年9月17日

株式会社システム計画研究所著「Pythonによる機械学習入門」に基づき、基礎部分の内容の解説・実習を行います。
機械学習を実際に利活用するにあたり、その具体的手法である分類問題・回帰問題・クラスタリングについて、座学による知識の習得に加え実際のGUI Python 統合環境での実習を行います。

【開催概要】

主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FOCUS)
場所 高度計算科学研究支援センター(計算科学センタービル)2階 実習室 アクセス
日時 [1回目]  7月26日(金) 受付締切  7月24日(水)10時
[2回目]11月22日(金) 受付締切   11月20日(水)10時
[講習時間]13時半~17時(3時間半)受付 13時15分~  ※両日とも同じ講習内容です。
対象者 機械学習の実利用を始めるにあたり、分類問題・回帰問題・クラスタリングの概念および手法を習得したい方
定員 20名(先着順)
受講料 一般:60,000円(税抜) 賛助会員:48,000円(税抜)
実習端末 実習室に備付のPCを利用、PCの持参は不要

※[2回目]11月22日(金)は、実習室工事のため開催を中止いたします。

【参考書籍】  「Pythonによる機械学習入門」株式会社システム計画研究所
購入は必須ではありませんが、予習/復習時のテキストとして活用できます。
講習会当日販売もいたします。
http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000004794
http://www.amazon.co.jp/dp/4274219631

【プログラム】講習2時間、質問・休憩各15分、実習1時間 (予定)

  1. 分類問題
  2. 回帰問題
  3. クラスタリング

【各プログラム概要】

  1. 分類問題
    1. 分類問題とは
    2. 分類器の性能を評価しよう
    3. 色々な分類器
    4. まとめ
  2. 回帰問題
    1. 回帰問題とその分類
    2. 最初の回帰 ―最小二乗法と評価方法
    3. 機械学習における鬼門 ―過学習
    4. 過学習への対応 ―罰則付き回帰
    5. 様々な回帰モデル
    6. まとめ
  3. クラスタリング
    1. irisデータセット
    2. 代表的なクラスタリング手法―k-means
    3. その他のクラスタリング手法
    4. まとめ

【受講申込み】

受講申込方法 2019 FOCUS主催講習会受講申込書(様式26-2)」をダウンロードし、1頁目の注意事項をよく読み、必要事項を記入してください。
件名を「受講申込 Pythonによる機械学習入門講習会 中級:基礎編」として、 電子メールにてお送りください。
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お問い合わせ窓口
講習会窓口(lecture[at]j-focus.or.jp)まで。([at]を@に変更してください)