アンサンブル学習に関してしっかりと勉強できる機会は少ないのではと思われたので
企画させていただきます。

ランダムフォレストという分類のアルゴリズムについて耳にすることはあっても、『ちゃんと
理解する時間もないし、とりあえず分類器の一種なんだからscikit-learn動かして実装すれば
良いや』と考え放置している方もおられるかもしれません。
また、ランダムフォレストの元になっている決定木に関しても、『木を元に分類するのはわかる
けど、データを元にどうやって作るの？』と疑問に思っている方もおられるのではないかと
思います。

そのため、当会では決定木の作り方からアンサンブル学習によってランダムフォレストを作成
するところまでの理論的な流れを解説しながら実際にコードで動かしてみようと考えています。
また実は、OpenCVの物体認識用のカスケードも実はアンサンブル学習によって作成されている
ので、その辺も含めながらアンサンブル学習について取り扱えればと思っております。

高校数学の理解がないと2時間で取り扱うには厳しい内容なので、高校数学レベルの自信がない
方は、先に以下の高校数学の講習会を受けて頂くことをオススメいたします。
https://skillupai-reserch.connpass.com/event/78675/

・決定木の作り方について理解できます
・アンサンブル学習やランダムフォレストに関して理解ができます
・OpenCVプリインの物体認識用カスケードファイルをどうやって生成しているかについて理解できます

2/24(土)
受付：12:50〜13:00
講義：13:00〜15:00

市ヶ谷駅周辺カフェ
（詳細はお申し込みいただいた方に直接連絡させていただきます）

・イントロダクション
　　決定木とは
　　決定木の集合・ランダムフォレスト
　　アンサンブル学習とは

・決定木とは
　　決定木
　　決定木による分類（推論）
　　決定木を作成（学習）するには？（エントロピー）

・アンサンブル学習に関して
　　弱分類器とアンサンブル学習
　　バギングとブースティング
　　ランダムフォレスト
　　OpenCVの物体認識用のカスケードファイルはどうやって生成しているのか

・scikit-learnを使ってのハンズオン


※内容は若干変更となる場合があります

・高校数学は大体は把握している方
・決定木の作成（学習）にあたってのアルゴリズムを詳しく知りたい方
・ランダムフォレストなどのアンサンブル学習に興味がある方

※
高校数学が怪しいと途中ついてくるのが厳しくなるので、数学に自信のない方は
https://skillupai-reserch.connpass.com/event/78675/
上記の数学の講習に先にご参加ください。

また、ニューラルネットワーク（CNN）についても知りたい方は
https://skillupai-reserch.connpass.com/event/76032/
上記も合わせてご検討ください。

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、200名は越える。

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

上記記載の通りです。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。
また、1度で理解できなくても何度でも参加できるように同一タイトルの会への2回目以降の参加は
半額とさせていただきます。

Python+Anaconda付随のライブラリを利用できるようにしてきてください。
（具体的にはNumPy、scikit-learn、Jupyterの動作確認をしてきていただければと思います）
インストールがわからない方は、下記勉強会でプログラミング未経験者向けのフォローアップを
開催しておりますので、こちらに先にご参加いただければと思います。
https://skillupai-reserch.connpass.com/event/79430/

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で2,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。）