【第4回 セミナー】Pythonデータサイエンス入門

1/27(金)に、found it project主催の第4回目のセミナーを開催しました。今回は大好評につき、100人以上収容できる大会議室に場所を移しての開催でした。

セミナー動画配信のcrash.academy様の取材ご協力のもと当日セミナーの内容を配信していますので、参加できなかった方・見逃してしまった方も、当日さながらに内容をご覧いただけます。

また、Geekroid様にも取材に来ていただき、当日の記事をご紹介頂きました!「勉強会に行ってみた!」第36回

第一部:画像認識モデルを作るための鉄板レシピ (講師:久保隆宏 氏)

要旨:
画像認識は現在、仕事・趣味と幅広い場面で欠かせないものとなってきています。その手段として機械学習を用いることももはや常識的になっていると言っても過言ではなく、そのためのチュートリアルも数多くあります。
ただ一方で、機械学習のもとになる「学習データの作り方」についてはあまり情報がありません。本編では、この「データの取り方、処理方法(下ごしらえ)」にフォーカスした解説を進めていきます。

講師紹介:

TIS株式会社 戦略技術センター所属。化学系メーカーのコンサルタント・業務システム開発エンジニアからキャリアをスタート。より業務改革に貢献できるシステムの開発を目指し、戦略技術センターに異動。現在は、「すべての人がティータイム(15:00)に帰れるようにする」というミッションを持ち、機械学習/自然言語処理をコア技術としたサービスの開発・実証実験を行う。PyConJP 2015 で、機械学習を使用したアプリケーション開発のチュートリアル、また翌年のPyConJP 2016では強化学習についてトークを実施。対話システムシンポジウムでの対話破綻検出チャレンジでの登壇などを行う。
※本発表は所属する組織とは一切関係がありません

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第二部:Pythonを使った機械学習の学習 (講師:加藤公一 氏)

要旨:
Pythonを使って機械学習の実験をするには、scikit-learnなどのツールを使う人が多いと思いますが、一方で最新の論文を追実験したいときなどは、自分でアルゴリズムを書かなければいけないことも多いと思います。また、そのときのデバッグやパフォーマンス・チューニングは厄介な問題で、内部動作を熟知していないと難しいこともあります。
ここでは、アルゴリズムの内部動作や数学的構造を理解するための道具としてのPythonとそのライブラリ群の使い方をお話しします。

講師紹介:
シルバーエッグテクノロジー(株)チーフサイエンティスト。博士(情報理工学)。電子情報通信学会システム数理と応用研究会専門委員。所属学会:電子情報通信学会、IEEE(米国電気電子学会)
数学や機械学習を使い、ショッピングサイトの売上に貢献する仕事をしている。過去には、製造業向け設計支援システムや、通販業界向け顧客分析システムの開発などに従事。
※本発表は所属する組織とは一切関係がありません

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Pythonを使った機械学習の学習
from Kimikazu Kato


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