◆◆【オンライン開催】
CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
『決定木とランダムフォレスト』
『XGBoostによる回帰分析』◆◆
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
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。15のテーマについてオリジナルテキストを作成、
開催回数90回、参加者数述べ250名を超えました。
【日時】5月8日(金)
午前:10:00-14:30(昼食休憩 1時間)
『決定木とランダムフォレスト』
午後:14:40-18:10
『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
習得の方向けです。
【会費】■『決定木とランダムフォレスト』
2,000円
(東京開催よりオンラインへ変更のため据え置き)
■『XGBoostによる回帰分析』
無料(開催後、使用した内容の資料を希望の方は
後日、送料込み1000円で郵送でします)
【定員】各7名
【内容】■『決定木とランダムフォレスト』
………………………………………………
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、勉強会を開催します。
・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
————————————————
【お申込み】info@meshman.jp へ下記をメールください。
*開催日
*ご希望の勉強会テーマ
*資料送り先の住所・氏名(午前の方のみ)
*当日連絡が取れる電話番号
※(午前のみ)振り込み確認後に資料送付のため、
開催4日前までにお申し込みください。
【お支払い】(午前の方、午後の資料希望の方のみ)
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、必要な情報を送信してください。
↓
・インサイトより受付完了メール送信
↓
・振込(午前の方のみ)
↓
・振込確認後、資料送付
(午前の方、午後の資料希望の方のみ)
・Zoomを初めてご使用の方のみ接続確認
↓
・開催30分前迄にZoom接続用ID送信
【お願い】
・原則Zoom又はYouTubeライブ配信、
不可能な場合はご相談下さい。
・開催時刻前に設定して待機ください。
・午後参加: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。
【(午前のみ)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
□ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー□
ゴールデンウィーク集中勉強会
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html
□ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー□
講師の派遣も賜っております
http://www.meshman.jp/seminar/KoushiHaken.html
□ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー□
=株式会社インサイト=
*ホームページ
*Connpass掲載の勉強会情報
*セミナーカレンダー