株式会社インサイトでは、2018年末よりデータサイエンス勉強会を開始、17のテーマについてオリジナルテキストを作成、開催回数100回、参加者数述べ300名を超えました。
【日時】 5月31日（日）
午前■9:40-14:10（オンライン集合9:35)
（12時～休憩1時間）
『決定木とランダムフォレスト』
午後■14:30-18:00（オンライン集合14:25)
『XGBoostによる回帰分析』
午前・午後、片方のみの参加OKですが、「XGBoost
による回帰分析」は、「決定木とランダムフォレスト」
に参加された方または同等の知識を習得の方向け。
【会費】 各2,000円（事前振込み。手数料はご負担ください）
【定員】 各15名
【内容】 ■「決定木とランダムフォレスト」
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＊分類木／回帰木
＊アンサンブル学習
＊決定木の精度
＊目的関数
＊分割条件（エントロピー、ジニ府純度、
分類誤差）
＊CAEへの適用事例(アイデアの例示のみ)
＊実装方法
＊質疑、討論
■「XGBoostによる回帰分析」
………………………………………………
XGBoostは一言で言えばテーブルデータの回帰(分類)
に有効な技術です。テーブルデータは、即ちCSV
(エクセル)のデータと考えれば良いです。多次元の
説明変数と1個の目的変数が有る時、それを学習する
技術です。現在Kaggleで知られている機械学習の
コンペにおいて上位入賞者が使用している回帰/分類
技術として脚光を浴びています。従来、KaggleはIT
系のデータサイエンティストにのみ関係する世界だ
と考えられていましたが、サロゲートモデルを作成
する上でKaggleで有効な技術は十分使えるようで
す。XGBoostを習得して行く事が今後CAEの世界で
も必須となるであろうと考えます。
・決定木、分類木、回帰木について(決定木の復習)
・アンサンブル学習(特にブースティング)の概要
・勾配降下法(GBDT)の概念とアルゴリズム
・XGBoostパラメータ
・ケーススタディ 等
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【お申込み】info@meshman.jp へ下記をご連絡ください。
＊開催日
＊ご希望の勉強会テーマ
＊資料送り先の住所・氏名
＊当日連絡が取れる電話番号
※振り込み確認後に資料送付のため、申込期限は開催4日前。
※領収書が必要な方はその旨、宛名と共にご記入ください。
【お支払い】事前払い、手数料はご負担ください。
振込み先・三井住友銀行 ときわ台支店 普通6569453
・りそな銀行 常盤台支店 普通4329261
・ジャパンネット銀行 本店営業部 普通6207320
名義：株式会社インサイト
【参加までの流れ】
・info@meshman.jp へ上記を送信ください。
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・インサイトより受付完了メール送信
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・振込
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・振込確認後、資料送付
・（Zoomを初めてご使用の方のみ接続確認）
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・開催30分前までにZoomミーティングIDをメールで送信
定刻に開始の為、開始5分前に未接続の場合は
確認の電話を致します。
【お願い】
・Zoom又はYouTubeライブ配信、不可能な場合はご相談下さい。
・基本的に、資料送付後のキャンセルは受け付けておりません。
・勉強会の録画・録音・撮影、および資料の2次利用、
詳細内容のSNSへの投稿は固くお断りいたします。
※ 尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。
【テキスト】資料を事前に無料で送付します。
PPT4ページを1枚にコピーしたものです。
*フルサイズの簡易製本版も販売しております。
サンプル：http://www.meshman.jp/seminar/TextSample.png
詳細：http://www.meshman.jp/seminar/textsales.html
＝株式会社インサイト＝
▼ホームページ
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