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Pythonではじめる機械学習入門講座

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開催予定

プログラム

純粋に最近流行りのPythonを学びたい人から、業務でデータ処理・解析をしたい人まで、幅広い方を対象とします。 　特に、日々大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を引き出したいと思っている方が最適な受講対象者となります。 　Pythonでコーディングした経験がない人も歓迎しますが、演習を通して学んでいきますので、他の言語によるプログラミングの経験や知識のある方が望ましいです。

  1. はじめに
  2. 演習環境の構築
    1. Pythonのインストール
    2. 各種ライブラリのインストール
      • NumPy
      • SciPy
      • matplotlib
      • IPython
      • pandas
      • mglearn
      • scikit-learn
  3. Python入門講座
    1. Pythonの特徴
    2. Pythonのコーディング方法
    3. 各種ライブラリの使い方
    4. サンプルコードを用いた実践演習
  4. 教師あり学習
    1. 教師あり学習の概要
    2. クラス分類と回帰
    3. 汎化と過剰適合
    4. 各種学習アルゴリズムと実践演習
      1. k-最近傍法
      2. 線形モデル
      3. ナイーブベイズ分類器
      4. 決定木
      5. サポートベクトルマシン
      6. ニューラルネットワーク
  5. 教師なし学習
    1. 教師なし学習の概要
    2. 前処理とスケール変換
    3. 次元削減と特徴量抽出
    4. 各種学習アルゴリズムと実践演習
      1. k-means法
      2. 凝集型クラスタリング
      3. DBSCAN
  6. まとめ

会場

連合会館
101-0062 東京都 千代田区 神田駿河台三丁目2-11
連合会館の地図

受講料

  • 1名様: 46,278円(税別) / 50,905円(税込)

持参品 等

本セミナーでは、演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを持参して下さい。

  • プラットフォームは、Windows、Linux、MacOSを問いません。
  • 可能であれば、事前にPython 3.xをインストールしておいて下さい。インストーラは、Anacondaを推奨します。
  • 可能であれば、事前に各種ライブラリをインストールしておいて下さい。なお、Anacondaを利用した場合は、個別インストールが必要なライブラリはmglearnのみとなります。
    • NumPy
    • SciPy
    • matplotlib
    • IPython
    • pandas
    • mglearn
    • scikit-learn
  • 演習で使用するサンプルコードやライブラリは、USBメモリで準備しておきますが、万が一に備えて、ノートパソコンは無線LAN機能を搭載したものを推奨します。
  • 教師あり学習、教師なし学習とも「各種学習アルゴリズムと実践演習」では、当日の進行状況に応じて、すべての手法が取り上げられない可能性があります。
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