DeepLearningに先立つ機械学習講習会

【7月26日(日曜日)に機械学習講習会を開催します！】
　5月23日土曜日に行った、教師有の機械学習講習会と同じ内容の講習会を再度行います。前回参加できなかった方向けです。

以下告知文となります。
【DeepLearningに先立つ教師有機械学習講習会】
　情報系で今一番ホットな分野の１つである機械学習やディープラーニング。名前こそよく目にするこれらの技術ですが，具体的なアルゴリズムやその長所を理解するのは難しい思ってはいませんか？ましてや，実際に自分の手でプログラミングを組んで機械学習のプログラムを実行したことのある方となると，ほとんど居ないのではないでしょうか。
今回の勉強会ではプログラミング言語Pythonの導入からはじめて、機械学習の一大分野である「教師あり学習」についての解説、そして実際のコーディングまでを徹底的に解説します。
　今話題の機械学習を理解し，「自分の手で」実装してみたい方にオススメの勉強会です。

【ディープラーニングとは？】
　ディープラーニングとは、人間の力に頼ることなく、抽象的な概念を捉えることに成功した機械学習の最新技術です。Googleがこの技術を用いて「猫」の概念を発見させた、と言うニュースを耳にした人も多いのではないでしょうか。この技術は機械学習のシーンを塗り替えるほどの「革命」とされ、専門家以外の方もよく耳にするようになるほどのパラダイムシフトを引き起こしています。

【Pythonとは？】
　Pythonとは機械学習を動かすのに最もよく使われているプログラミング言語の１つで、ライブラリが充実しています。初心者がつまずきやすいC言語などに比べると、はるかに書きやすく、学びやすい言語です。今回の勉強会では、Pythonの実行環境を整えるところから、機械学習のライブラリを使うところまで丁寧に紹介します。

【タイムライン】
12:30~ 開場
13:00~13:15 自宅で開発環境設定がうまくいかなかった方への対応
13:15~14:20 機械学習/ディプラーニングについての講義
14:20~14:30 質疑応答
14:30~14:40 休憩
14:40~15:20 Pythonの初歩とデータビジュアライゼーション（演習）
15:40~16:40 機械学習を用いた分析体験（演習）
16:40~17:00 質疑応答
17:00~17:30 解散
　　　

【会場】
COMx TRANOMON
http://cafe.comx.jp/
アクセス
http://cafe.comx.jp/%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9/
東京都港区西新橋１－２３－９ 河野ビル 4F
虎ノ門駅徒歩3分 / 新橋駅徒歩7分 / 内幸町駅徒歩5分 / 霞ヶ関駅徒歩8分

【対象層】
・ディープラーニングという名前は聞いたことがあるが，具体的に何が凄いのかわからない方
・自分の手で機械学習を用いたプログラムを動かしてみたい方
・Pythonの初歩を学びたい方
・Pythonを用いたデータビジュアライゼーションの基礎を学びたい方

【参加方法】
Doorkeeperにて参加登録お願いします。当日受付にて、参加用のQRコードをお見せください。

【参加費】
学生1500円
社会人3000円
（当日受付にてお支払ください。Doorkeeperの価格表示は学生用です。学生の方は当日学生証を受付にてご提示ください。）

【当日の持ち物・必要なPCのスペック】

ご自身のノートPCを必ずお持ちください。
Windows XP以降
Mac OSX以降
Ubuntu 12.04
以上の環境では動作を確認しております。

無線LAN搭載
HDD空き容量１GB以上

【開発環境設定】
前回のアンケート結果を踏まえ、当日の運営を円滑に行うため、環境設定はできるだけご自身で事前に行ってください。
http://continuum.io/downloads#all
のページ中央にある、CHOOSE YOUR INSTALLER：の右にあるアイコンからご自身のOSを選択していただき、CHOOSE YOUR INSTALLER：の下にある、ボタンもしくは、その下のOTHER INSTALERSから、ご自身のマシーン性能に合ったものをダウンロードののち、インストールしてください。もし、うまくいかなかった方は、講習会当日の午後12時半から13時15分の間に対応いたします。
※このダウンロード・インストールで生じたマシーンのすべての不具合に関しては私たちは責任を負いかねます。

【お願い】
当日、一部でネット環境を必要とします。会場のWi-Fi回線は混みあうことが予想されますので，お持ちの方はモバイルルーターなどをご持参ください(こちらでも用意していますが足りなくなる可能性があります)。

【イベント趣旨】
・機械学習/ディープラーニングの概要を理解する
・自分のパソコンにPythonプログラミングの環境を整える
・簡単な機械学習プログラムを自分の手で動かしてみる

【内容詳細】
１：ディープラーニングに先立つ機械学習
機械学習は難しい？
教師あり学習
「No Free Lunch」定理
over-fittingとunder-fitting
特徴量の選択方法
ディープラーニング概論

２：Pythonの初歩とデータビジュアライゼーション
データ解析の手順について
組み込み関数とモジュールの読み込み
Numpyをつかったデータ加工
Pandasをつかったデータ加工

３：機械学習を用いた分析体験
教師あり学習アルゴリズムについて
ロジスティック回帰
k近傍法
cross-validationとモデルの比較
学習結果のビジュアライゼーション

【講師紹介】

・ 徐 立元（東京大学工学部３年）
機械学習講義および演習を担当。
高校三年の時に機械学習に興味を持ち、Stanford大学で開講された「Machine Learning」というオンライン授業を皮切りに10程度のオンライン講座を修了。古典的な機械学習のアルゴリズムは一通り実装の経験があり、効率化のために自作ライブラリを作り活用している。大学二年次でリクルート主催のデータ分析インターンシップへ参加、一緒に参加した大学院生を驚かせる。現在はキーワード分析の長期インターンで日常的に機械学習を用いた業務をこなす一方、講習会やマンツーマンでの講師としても活動をしている。

※講師の他に機械学習・DeepLearningにおいて、パラメータ調節までできる専門知識を持ったスタッフが一人チューターとして対応します。
※前回スタッフとして参加いただいたUT-HACKsの吉田さんと中西さんは大学院での研究の都合で今回は参加できません。

【5月23日の機械学習講習会の参加者の声】
・環境構築は予めアナウンスしておくともっとスムーズに進められたかと思います。
→今回は事前にアナウンスします！
・全くの初心者でしたが、今後機械学習、Pythonを勉強していくモチベーションができました。エンジニアが多いなら数学よりの話が多くてもよいと思いました。次回も期待しています。
→数学の話は、今回は入門編ということもあり、最小限にとどめ、後ほど各自が運営側がおすすめした参考文献から学んでいただくスタイルを考えています。
・内容は非常に満足でした！ひとつテーブルの狭さが気になりました、、
→今回は参加人数を15人減らし30人とするため、改善されると思います。
・遅れてきたにもかかわらずとてもご丁寧に担当くださり、内容も非常に満足度が高かったです。価格はむしろ安いと思います。このやり方であればもっと大きな規模でも出来るのではないでしょうか。
→ありがとうございます。9割方今回の価格設定を適正と評価していただいたので、価格設定は前回と同じにします。
・もっと深く学びたいため、シリーズ化して欲しいです。
→検討させていただきます。(講師の予定と講師が割ける時間との相談です。)
・第2部と第3部の間の繋がりがわからなかったです。今日の第3部のような話であれば、第2部は「Pythonを使いたい人は自分で勉強して」もらい、もっと機械学習についての導入に時間を割いてもらえると、よりよかったかと思います。
→第2部のPython講習会を支持する方が大半だったため、今回も同じ形式で行います。申し訳ありません。機械学習についての導入により多くの時間を割くことに関して検討中です。
・”機械学習を多少理解している"レベルだったのですが、説明が非常に分かり易く、再理解に役立ちました。
→対象レベルがそのような想定となっており、ご満足いただけて幸いです。

【共催】
UT-HACKs(http://ut-hacks.tumblr.com/)
COMx TRANOMON（http://cafe.comx.jp/）

【お問い合わせ先】
svsec@bizjapan.org

【主催】
一般社団法人Bizjapan（http://bizjapan.org/）