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) |
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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 [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)
- 分類問題
- 回帰問題
- クラスタリング
【各プログラム概要】
- 分類問題
- 分類問題とは
- 分類器の性能を評価しよう
- 色々な分類器
- まとめ
- 回帰問題
- 回帰問題とその分類
- 最初の回帰 ―最小二乗法と評価方法
- 機械学習における鬼門 ―過学習
- 過学習への対応 ―罰則付き回帰
- 様々な回帰モデル
- まとめ
- クラスタリング
- irisデータセット
- 代表的なクラスタリング手法―k-means
- その他のクラスタリング手法
- 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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受講申込 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) |