東京都新宿区市谷仲之町4-39
●概要
東京農工大の石井一夫先生が一般向けに開く、「Python Machine Learning」の洋書読書会です。
洋書を元に、担当者が本の内容をまとめ、参加者に紹介します。実際にサンプルコードを動かしてみてわからなかったことや翻訳版と原文を読み比べたりします。一人での読書とは違った新たな発見があること間違いなしです。ご興味があれば是非お気軽にお申込みください。
第二回は、2章~5章の抄読会を開催します。
第2章 分類問題 -- 機械学習アルゴリズムのトレーニング
• Chapter 2, Training Machine Learning Algorithms for Classication, goes back to the origin of machine learning and introduces binary perceptron classi ers and adaptive linear neurons.
第3章 分類問題 -- 機械学習ライブラリscikit-learnの活用
• Chapter 3, A Tour of Machine Learning Classiers Using Scikit-learn, describes the essential machine learning algorithms for classication and provides practical examples using one of the most popular and comprehensive open source machine learning libraries, scikit-learn.
第4章 データ前処理 -- よりよいトレーニングセットの構築
• Chapter 4, Building Good Training Sets – Data Preprocessing, discusses how to deal with the most common problems in unprocessed datasets, such as missing data.
第5章 次元削減でデータを圧縮する
• Chapter 5, Compressing Data via Dimensionality Reduction, describes the essential techniques to reduce the number of features in a dataset to smaller sets while retaining most of their useful and discriminatory information.
担当の方は、別途メールで共有しておりますフォルダに、事前学習にということで資料を共有可能であれば、お願いします。
初回に参加されなかった初めての方は、機械学習関連の知識習得という目的でも大丈夫です。
次回以降の抄読会にご自身が参加したいという希望があれば是非お願いします。
●受付時間 13:15 受付開始 13:30 開始 17:00 終了
●費用 500円(資料・会場)
●募集人数 30名
●参加者要件
・機械学習を学ぶ意欲のある方。
・PythonやRでデータ分析をやってみたい方。
・本、またはスライドに英単語が多く出てくるので、英語に抵抗の無い方。
・また、PythonやRのほか、Spark、Juliaなど順次取り上げていきます。
●機械学習本について
・原書をご購入希望される方は、こちらより電子書籍をお求めください。任意です。
→ https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/python-machine-learning
→ http://www.amazon.co.jp/dp/B00YSILNL0
・原書はPackt社(イギリスの出版社)より2015年9月に発刊されたもので、アマゾンランキング
Neural Networksの分野で第一位となっています。
Packt社: https://www.packtpub.com/all
●翻訳版がリリースされました。
http://www.amazon.co.jp/dp/B01HGIPIAK
会場地図: https://goo.gl/maps/LsFyap3fRLx
★曙橋駅から徒歩7分~12分です。
注意点:
・「Python Machine Learning」は日本語版を6月末にインプレス様で出版しましたが、本会は有志の読書会であり、USP研究所および運営スタッフとは現在のところ関係がございません。
・キャンセルの場合、可能な限り前日までにキャンセルのお手続きをお願いします。
本勉強会は、(1)情報処理学会のビックデータ活用実務フォーラム、(2)日本計算機統計学会スタディー・グループ「ビッグデータ分析と計算機統計学の未開拓領域への挑戦(継続)」(2016年度)、(3)公益社団法人日本技術士会登録グループ「データサイエンス研究会」のサポートによる勉強会です。主に洋書抄読会などによる情報交換会を開催します。
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