Pythonで動かして学ぶ機械学習入門 第2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。

• 約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Pythonプログラミングの経験がある方
• 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2回内容

画像分析（講師：谷田）

写真から顔を識別する顔認識、検索クエリとして画像を使う類似画像検索、画像内の文字をテキストとして抽出するOCR(光学文字認識)。 これらは身近に使われている技術ですが、いずれも機械学習が大きな役割を果たしています。 さまざまな応用がある画像処理ですが、その基礎となる技術の多くは共通して使われています。

この講座では、まず簡単なOCRを作ってみることで、Pythonやscikit-learnでどのように画像を扱うのか雰囲気を掴んでいただきます。 そして、より踏み込んだ応用のひとつとして、写真に写っている建物を推定する画像分類を行います。

評判分析（講師：菊田）

• 評判分析とは何か

口コミやレビューがpositiveなものなのかnegativeなものなのかを判別するのが評判分析（sentiment analysis）であり、テキストデータのような非構造化データに対しても機械学習は威力を発揮します。具体的な応用例の紹介などを通じて評判分析への理解を深めていただきます。

• テキストデータを用いた分析の基礎

テキストデータを扱うのは簡単ではありません。言語毎の特徴、多義語、表記揺れ、など考慮すべき数多くのポイントがあります。テキストデータを扱うテクニックは非常に多岐にわたりますが、本講座では最も基本的な前処理や特徴量作成に関して実際のテキストデータを扱いながら学んでいただきます。 ※今回は様々な理由により英語のデータを用いますが、英語力は別段必要ありません

• 映画のレビューデータを用いた分析

具体的な分析として映画のレビュー文章がpositiveなものかnegativeなものかを判別する問題に取り組みます。機械学習を用いた評判分析の記念碑的論文( http://www.aclweb.org/anthology/W02-1011 )と同様のセットアップで分析を実施し、過去の論文の精度に勝てるかチャレンジしてみましょう！

講師紹介

谷田和章 (ソフトウェアエンジニア@フリーランス&白ヤギコーポレーション)

データ分析からプロダクト実装まで、一気通貫で手掛けるソフトウェアエンジニア。白ヤギコーポレーションでは、ニュースキュレーションアプリ「カメリオ」の機械学習アルゴリズムの研究開発や、Webサービスのデータ分析などを行う。

• 東京大学大学院 学際情報学府 修士課程修了
• 立命館大学 情報理工学部 卒業

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）

オーガナイザー

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）

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）

開催概要

• 日時：9/30（金） 18:30~20:45（21時完全撤収ですのでご協力お願い致します）
• 場所：Speee（六本木一丁目/六本木駅）
• 住所: 港区六本木4-1-4 黒崎ビル5F
• 費用：無料

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

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。