*一般枠を増枠して、枠数を調整しました。

どんな人向け？

AI・機械学習を学んでいきたいエンジニアの方、学生の方

どんな内容？

機械学習を勉強しようと思って本を読んだりして学んでも、実際に手を動かそうとすると止まってしまう。。

次に何をしていいかわからない。。

といったような経験はないでしょうか？

実際、機械学習の勉強に限らず、

ありとあらゆるスキル習得において

これと似たようなことを経験している方も多いはずです。

例えるなら、

いくら英語の文章を読んでも英会話ができるようにならないのと同じようなものです。

目でみるだけのインプットと

手を動かしてアウトプットすることの間には大きな落差があります。

この差を埋めるためには、

実際に少しづつ手を動かすのが一番の近道です。

そこで、本イベントでは、

サンプルデータを機械学習を用いて実際に分析していくハンズオン形式で進めていきます。

サンプルデータや実行環境については、

「kaggle」という機械学習技術者のコミュニティサイトのものを利用します。

kaggleを題材にして実際に手を動かしながら課題をクリアしていくことで、

実践的な機械学習のスキルを身につけてもらうのが本勉強会の目的です。

kaggleとは

kaggleとは、データサイエンティストや機械学習技術者のコミュニティサイトのことで、

2017年に米Googleに買収されています。

kaggleでは機械学習を用いたデータ分析の腕を競う大会が常に開かれており、

世界中のデータサイエンティスト達がしのぎを削っています。

優勝すると賞金が出るほか、過去の大会のデータなども公開されているので、

それを元に学習を進めることができるようになっています。

講師紹介

村田 秀樹

2018年6月末に公務員を退職し専業kagglerに。

2018年に金メダルと銀メダルを獲得しており、kaggleマスターまであと金or銀メダル１つ。

2018年4月に出版した「Kaggleのチュートリアル」は累計1300部を突破。

https://twitter.com/currypurin

https://note.mu/currypurin

イベント内容

「Kaggleのチュートリアル」を教材に、1章から5章までをハンズオン形式で進めていきます。

（※なお、講義中は冊子の貸出やプロジェクターに内容を映しながら進めるため、冊子の購入は必須ではありません。）

使用言語はpythonになります。

教材の目次は以下の通りです。この内容にそって進めていきます。

第1章 Kaggleについて

1.1 Kaggleとは

1.2 Kaggleへログイン

1.3 Kaggleトップページの説明

1.4 コンペ(Competitions)のページの概要

第2章 コンペのページの翻訳など

2.1 Overview (概要)

2.2 Data (データ)

2.3 Kernels (カーネル環境)

2.4 Discussion (ディスカッション)

2.5 Leaderboard (リーダーボード)

2.6 Rules (ルール)

2.7 Team (チーム)

2.8 My Submissions (自分のサブミット一覧)

2.9 Submit Predictions (予測のサブミット)

第3章 まずは、サブミットしてみる

3.1 データの作成・サブミット方法

3.2 カーネル環境のノートブックを用いる方法

3.3 スクリプトでサブミットする方法

3.4 ローカルPCで作成したデータをサブミットする方法

第4章 タイタニックデータの概要

4.1 ライブラリのインポートとデータの読み込み

4.2 データの概要を確認する

4.3 まとめ

第5章 識別器に学習させて予測する

5.1 前処理

5.2 識別器に学習させて予測

5.3 モデルの改良

5.4 まとめ

受講までに用意しておいていただきたいこと

Kaggleのサイトにユーザー登録をして、ログインできる状態にしておいてください。

pythonの基本的な文法を把握しておいてください。

参加費

一般：2000円(税込み)

学生：無料

若手支援のため、学生は無料にしています。

お菓子と飲み物の用意があります。

領収書はでません。

タイムテーブル

持ち物

ノートPC

Wi-Fi環境は、会場内に設置されています。

会場

株式会社エスタイル

〒150-0001

東京都渋谷区神宮前3-25-14　エスラ原宿ビル8F

原宿駅・明治神宮前駅から徒歩7分程度の場所にあります。