統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会

グループの説明

ナビプラス株式会社　宮本隆志（@tmiya_）による講義形式の参加費無料(懇親会は除く)の勉強会となります。勉強会で作成したスライドや、勉強会の動画は一般公開する予定です。第1回は2月26日（木）に開催しますが、第2回は3/12(木)、第3回以降は偶数月第2火曜に開催する予定です。 ※2/26(木), 3/12(木), 4/09(木), 6/11(木) ...

勉強会の内容はベリー＆リノフの「データマイニング手法 - 営業、マーケティング、CRMの為の顧客分析」を参考にしつつ、データマイニングに関する統計手法や機械学習手法の入門的内容について話す予定です。また、下記に記したように、Pythonを用いたデータ解析の練習的なことを取り入れようと考えています。

内容としては

第１回：データマイニング概説。最尤法。モデル選択(AICなど)。Python入門。
第２回：検定、カイ二乗検定
第３回：カイ二乗検定続き、A/Bテスト
第４回：次元削減、識別
第５回：未定

ハンズオン環境

講義の一部として、Python を用いて簡単なデータを解析してみようと思います。参加される方は Python と各種ライブラリの導入されたノートパソコンを持参して頂けると、スクリーンを見ながら自分でも試してみることができると思います。もちろんノートパソコンの無い方でも勉強会参加に問題はありません。

科学技術計算用の各種ライブラリを含んだ Python 環境として、Anacondaを導入するのをお勧めしますが、Python に詳しい方は好きな環境で構いません。

講師は Mac版 Anaconda 2.1.0 を用いて IPython Notebook 上でデモを実施する予定です。 (Anaconda を導入すると IPython はインストールされます。また講義で使用した notebook は公開する予定です。)

また、ハンズオン用資料は github にて配布するため、可能であれば git を導入してください。git が導入されていない場合は USB メモリにてファイル配布します。

なお、勉強会当日に会場での Python 環境の導入の為のネットワークの提供は困難と思われるので、各自で事前に導入作業を実施して頂けますよう、よろしくお願いいたします。

会場に電源口について約20口程は準備する予定ですが、数に限りがありますのでご注意下さい。バッテリの稼働時間に不安がある場合は、念のためにモバイルバッテリ等をお持ち頂けると助かります。

アジェンダ

時間	内容	補足
18:40-19:00	入場
19:00-19:35	講義1	質問は随時可
19:35-19:45	休憩	キリの良いタイミングで5〜10分程度
19:45-20:20	講義2	質問は随時可
20:20-21:00	ハンズオン	Pythonで自分で試してみる。質問は随時可
21:00-21:30	退出	個別の質問等があればして頂いて問題ありません

内容	補足	URL
スライド・資料	github にて公開しています	https://github.com/takashi-miyamoto-naviplus/spml4dm
動画
Information	#ml_nlp ※前勉強会用のハッシュタグです。暫くの間利用致します。	https://twitter.com/search?q=%23ml_nlp
Information	#study_np ※今回の勉強会用のハッシュタグです。	https://twitter.com/search?f=realtime&q=%23study_np
Information	NaviPlus Engineers' Blog	http://tech.naviplus.co.jp/category/announce/

過去の勉強会

2014年機械学習に基づく自然言語処理勉強会（全05回）

内容	補足	URL
スライド	Chrome 推奨	http://nineties.github.io/NLP-seminar/#/
動画		https://www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Yc8CJail3kBuQZJye6rKpS7hoHw
Information	#ml_nlp	https://twitter.com/search?f=realtime&q=%23ml_nlp
Information	NaviPlus Engineers' Blog	http://tech.naviplus.co.jp/category/announce/

2014年パターン認識と機械学習勉強会（全23回）

内容	補足	URL
スライド	要Chrome	http://nineties.github.io/prml-seminar/#/
動画	全23回	https://www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Yc8CJaeKmvcKYwJMuLT8dcWzGVo
参考資料	パターン認識と機械学習上下 - ベイズ理論による統計的予測	http://ibisforest.org/index.php?PRML
Information	#ml_tora	https://twitter.com/search?f=realtime&q=%23ml_tora

2013年プログラマの為の数学勉強会（全18回）

内容	補足	URL
スライド	要Chrome	http://nineties.github.io/math-seminar/
動画	全18回	http://www.youtube.com/playlist?list=PLzJWjr7AvxH0YYpi2uAH_QHLaSJQ5fZrR

会場

会場は2種類あり、いずれかで開催しますのでご注意下さい！

【会場1】デジタルガレージセミナールーム

住所： 東京都渋谷区恵比寿南3-5-7 代官山DGビル（デジタルゲートビル）
URL： http://www.garage.co.jp/ja/access/
補足：
・代官山DGビル1Fファミリーマートの向かって右隣の入り口より入館し、そのままエレベータで9Fに上がって下さい。9F受付右隣に勉強会会場への看板に従い入室して下さい。
・ 9Fセミナールーム入り口は 18:30〜19:15、休憩時、退室時は開放します。それ以外に入退室が必要な場合は、カードを首から下げた係員に相談下さい。
・ Wi-fiの提供がありませんのでご注意下さい。
・飲料の持込みは可能です。
・電源の数及び場所が限られる為、必要があれば延長コードや電源タップの持参をお願いします。
・勉強会が終わり次第会場の原状復帰を行う必要があります。少々煩いですが容赦下さい。質問等はして頂いて問題ありません。

【会場2】Open Network Lab セミナールーム

住所： 東京都渋谷区恵比寿南3丁目5番7号代官山DGビル2F
URL： https://onlab.jp/company/access/
補足：
・代官山DGビル1Fファミリーマートの向かって左隣のエスカレータにより2Fに上がって下さい。エスカレータを下り、右へ20m程歩いた所に入り口があります。
・飲料の持込みは可能です。
・電源の数及び場所が限られる為、必要があれば延長コードや電源タップの持参をお願いします。