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〈2日間開催〉【AIデータエンジニアリング実務・基礎編】 KaggleMasterによるPython機械学習・アルゴリズム・ワークショップ |
| 受講区分 | 会場 |
|---|---|
| 開催日時 | 1日目 2020-02-03（月） 9:15～16:15 2日目 2020-02-17（月） 9:15～16:15 |
| 講師 |
佐野 遼太郎 氏 Kaggle Master
2015年4月よりコンサルタントとして金融機関を中心としたデータ分析・モデル構築業務に従事 18年2月にKaggler枠で株式会社ディー・エヌ・エーに入社、現在に至る また、16年から社外データ分析講座講師として300人を超えるデータ分析技術者の人材育成に関わっている |
| 開催地 | カンファレンスルーム（株式会社セミナーインフォ内） |
| 概要 | この講座では短時間で知識を詰め込むのでなく、実際に業務で使うデータ分析技術について四苦八苦しながら学びます。第1回と第2回の間には各自プライベートの時間を削って宿題を行うことを想定としています さらに第2回の終了後もプライベートの時間を削って復習することを想定しています。手を動かしてデータ分析を学びたい方、数式にアレルギーがない方、必見です。 この講座で得られること ・データを見る力(泥臭いデータ分析力) ・決定木、ロジスティック回帰の得手不得手の理解と、実装 ・過学習を防いでのパラメータチューニング ・リークについて ・予測モデルのビジネス応用時の注意点 ・特徴量作成 ・データの可視化 |
| 詳細 |
【第1日目】 株式会社SIGNATE様(国内コンペサイト)の練習問題を用いて、実際にコンペに取り組みながら予測モデルの作成と改良、リークとビジネス応用時の注意点について学んでいきます。 扱う問題は2値分類です。 ※株式会社SIGNATE様には、営利目的でのコンペ利用許可を得ています １．モデルの精度評価 （１）ROC曲線とAUC ２．データを眺める （１）Pandas、Seabornによるデータの眺め方 （２）演習 ３．決定木 （１）決定木の概要 （２）決定木の得手不得手 （３）演習 （４）初サブミット(投稿) ４．過学習 （１）過学習について （２）ホールドアウト法 （３）クロスバリデーション法 （４）演習 ５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください ※ 質疑応答は適宜設けます 【第2日目】 株式会社SIGNATE様(国内コンペサイト)の練習問題を用いて、実際にコンペに取り組みながら予測モデルの作成と改良、リークとビジネス応用時の注意点について学んでいきます。 扱う問題は2値分類です。 ※株式会社SIGNATE様には、営利目的でのコンペ利用許可を得ています １．ロジスティック回帰 （１）ロジスティック回帰の概要 （２）線形モデルに対する変数加工 （３）ロジスティック回帰の得手不得手 （４）演習 （５）サブミット(投稿) ２．アンサンブル学習(平均のみ) （１）平均によるアンサンブル学習 （２）サブミット(投稿) ３．まとめ （１）演習(精度向上への取り組み) （２）講座参加者が、各自の取り組みについて発表 ４．リークとビジネス応用での注意点 （１）リークについて （２）ビジネス応用での注意点 （３）ROC曲線の使い方 ５．復習 （１）疑問点の解消と演習(総復習と精度向上) ６．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください ※ 質疑応答は適宜設けます |
| お問合わせ |
株式会社セミナーインフォ セミナー運営事務局 TEL ： 03-3239-6544 FAX ： 03-3239-6545 E-mail ： customer@seminar-info.jp |