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4月

30

【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5

コードを実際に動かしながらランダムフォレストやアンサンブル学習について解説します

Registration info

通常参加者枠

5000(Pay at the door)

FCFS
2/6

法人参加者枠

7000(Pay at the door)

FCFS
0/1

レディース・U25枠(割引)

3000(Pay at the door)

FCFS
2/2

耐久企画参加者

2000(Pay at the door)

FCFS
1/1

Description

内容概要

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。

社会人として知っておきたい中学・高校の数学

身につく内容

・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

開催日程

4/30()
受付:12:5013:00
講義:13:0015:00

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
(詳細はお申し込みいただきました方にご連絡させていただきます。MAX30は入るので広々と
快適に使えるのではないかと思います。)

カリキュラム

・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

対象者

・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
社会人として知っておきたい中学・高校の数学
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についても知りたい方は
高校数学の演習で理解する機械学習の基本
上記も合わせてご検討ください。

講師プロフィール

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。

当日のお持物

・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。

費用

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。

当日までの事前準備

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NumPyscikit-learnJupyter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。

Python+Jupyterで学ぶ機械学習プログラミング

領収書

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1,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。)

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app_math

app_math published 【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5.

04/20/2018 17:23

【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5 を公開しました!

Group

AI・機械学習 with Liberal Arts

Number of events 139

Members 796

Ended

2018/04/30(Mon)

13:00
15:00

Registration Period
2018/04/20(Fri) 17:22 〜
2018/04/30(Mon) 15:00

Location

水道橋駅周辺(三崎町交差点付近)

東京都千代田区神田三崎町2 (水道橋駅三崎町交差点周辺)

Organizer

Attendees(5)

yama-yama

yama-yama

【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5 に参加を申し込みました!

Yoshi

Yoshi

【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5 に参加を申し込みました!

KaoruYokono

KaoruYokono

【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5に参加を申し込みました!

masa178

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【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5 に参加を申し込みました!

ryuNagai

ryuNagai

【初・中級者向け】ランダムフォレストとアンサンブル学習 #5に参加を申し込みました!

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