Pythonで動かして学ぶ機械学習入門 第1回（全4回シリーズ）

本講座の目的

実際にサンプルコードを動かしながら、「機械学習ってこういうものか！」と理解し、シンプルな実務的な問題に対して機械学習手法を適用できるようになることを目的とします。

本講座の特徴

• サンプルコードの実行と講義を合わせた形式

講師が準備したサンプルコードを実際に動かしながら、機械学習のスキルを身に付けていただきます。講義形式でのご説明も合わせて行いますので、ただ動かすだけでなく正しい理解を深めることが可能です。

• 75分*2コマ を全4回に渡り実施

テーマ別に全4回の実施を予定しています。各回毎に完結した内容になっていますので、連続してご参加いただかなくとも理解できるものになっております。

※本勉強会の内容は後日書籍として出版される予定です

こんな方におすすめ

• 機械学習に興味があって勉強を始めたい方
• これから業務で機械学習を使う予定だがどこから勉強してよいか分からない方
• 機械学習を使って実務的な問題が解けるようになりたい方

参加資格

• 業務やプライベートのプロジェクトでプログラミングの経験がある方 （Python以外でも構いません。本講座は、「forループ,WHILEループ、IF~ELSE」など初歩的なプログラミングを理解していいる前提で行います）
• 本講座の録音(場合によっては録画）に了承していただける方 （参加者の方からの質問・発言も個人が特定できない形で書籍内で紹介させていただく可能性があります）

受講に必要なもの

• anacondaがインストールされIPython notebookスクリプトが実行できるPC

下記ページを参考にPythonの実行環境をご準備ください。

• Anaconda で Python 環境をインストールする

第1回内容

機械学習の理解（講師：菊田）

• 機械学習とは何か

人工知能や機械学習という言葉はよく目にしますが、具体的に何を指しているのかは曖昧であることが多いと思います。まずは機械学習がどんなところで使われていてどのようなものであるかをご説明し、押さえておくべき重要な性質を理解していただきます。

• 機械学習で何ができるのか

機械学習でできることは多岐に渡りますが、どのような問題に対して効果を発揮するのかを理解しておかなければ有効活用はできません。ここでは、機械学習で実現できる代表的な分析をリストアップし、機械学習に対する具体的なイメージを持っていただきます。

• 機械学習におけるモデリング

機械学習の利用に際しては、保有しているデータから特定の問題を解くためのモデルを構築するというステップが必要になります。ここでは、モデルとは何か、モデルを構築するときの注意事項は何か、といった基本的な事柄をご説明いたします。

売上予測（講師：堅田）

• 実務直結！データ前処理のコツとテクニック

手元にあるデータをすぐに機械学習のアルゴリズムに投入できることはまれです。多くの場合、整形や加工が必要になります。ここでは、実際のデータを使いながらコツとちょっとしたテクニックをお伝えします。

• Scikit Learnを用いた予測モデリング

「価格を予測する」「ユーザーが解約するかどうかを知りたい」などビジネスでよく出会う問題に対して、機械学習を使ってどのようにアプローチするかをお伝えします。また、これらの問題に答えるための代表的な機械学習アルゴリズムのメリット・デメリットを交えながら、手を動かして学んでいただきます。

• モデルの評価

「作った予測モデルのうち、どれを採用すれば良いか？」機械学習では重要な問題です。さらに、どのように評価するのかは、ビジネス課題との整合性も重要になってきます。過去のプロジェクトの事例を交えながら、どのように精度評価を行うかをお伝えしていきます。

講師紹介

菊田遥平(データサイエンティスト＠コンサルファーム)

コンサルファームにてデータサイエンティストとして従事。機械学習の先端的手法を用いた研究開発から分析サービスの提供まで幅広く担当。

• 総合研究大学院大学 高エネルギー加速器科学研究科 素粒子原子核専攻修了。博士(理学)。
• 東北大学理学部卒業（物理系）

堅田洋資(データサイエンティスト＠白ヤギコーポレーション)

日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。白ヤギコーポレーションにて、データサイエンティスト育成講座の講師として、またOJTコンサルタントとして活躍。 数十万件の製品から最適な製品をweb閲覧者に提示するレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知最適化、交通系IoTのデータ分析などなどを担当。

白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発、メーカーで経理・マーケティングなどビジネス面から技術面まで幅広い経験を持つ。

• University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
• 一橋大学商学部卒業（統計学・データサイエンス専攻）

開催概要

• 日時：9/9（金） 19:00~21:30
• 場所：VOYAGE GROUP（渋谷）
• 費用：無料
• 備考：19時以降はビルの裏口から入る必要があります

連絡先

ご不明な点がありましたら下記までご連絡ください。

• 堅田洋資 yosuke.katada@shiroyagi.co.jp
• 菊田遥平 diracdiego@gmail.com

無断欠席に関するご注意

先着10名と少人数のため、極力当日のキャンセルを減らしたいと考えています。そのため、当日無断欠席した場合は、次回以降の参加をご遠慮いただく可能性があります。