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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』5/31(日)

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」
    ………………………………………………..
      *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
      
————————————————
【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。
  ↓
 ・インサイトより受付完了メール送信
  ↓
 ・振込
  ↓
 ・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)
  ↓
 ・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
http://www.meshman.jp/
▼Connpass掲載サイト
https://insight.connpass.com/

◆◆【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         『自己組織化マップ(SOM)』『決定木とランダムフォレスト』5/15(金)◆◆

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。16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15日(金)

     午前:10:00-14:30(昼食休憩 1時間)
         『自己組織化マップ(SOM)』
     午後:14:40-18:10
         『決定木とランダムフォレスト』
         
   ※午前・午後、片方のみの参加OKです。

【会費】各2,000円(コピー版資料込み)
        (東京開催よりオンラインへ変更のため据え置き)

【定員】各7名

【内容】■『自己組織化マップ(SOM)』
    ………………………………………………
      *利用の目的
      *深層学習におけるデータの選別と分類
      *SOMの特徴・理論
      *競合学習とは
      *適用事例、アルゴリズム
      *ラベリングとその注意点
      *適用事例
      *実装方法

    ■『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

————————————————
【お申込み】info@meshman.jp へ下記ご記入の上ご連絡ください。
      *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
      *Zoomの使用経験(有/無)

  ※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】事前払い。手数料はご負担ください。
      ・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 へ上記を送信してください。
  ↓
 ・インサイトより受付完了メール送信
  ↓
 ・振込
  ↓
 ・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)
  ↓
 ・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。

【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

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 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
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=株式会社インサイト=
▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf

◆◆【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』5/8(金)◆◆

◆◆【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』
◆◆
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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

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 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
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◆◆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』『スパースモデリング』12/30(月)◆◆

◆◆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』『スパースモデリング』12/30(月)◆◆

ご好評頂いておりますインサイトのデータサイエンス勉強会、
令和元年、最後の開催となります。
今年1年、ウェブ上でデータサイエンスに関するコンテンツは
急速な勢いで増加しました。来年も企業におけるデータ
サイエンスへの取り組みは益々盛んになると思われます。
今年の締めくくりに弊社の勉強会へ是非ご参加ください。

【開催日】 12月30日(月)
【 時間 】 ■「決定木とランダムフォレスト」10:00-14:30
       (12:00~1h休憩)
      ■「スパースモデリング」  14:40-18:10

【 会場 】 (株)インサイト会議室(東大赤門前)
      https://goo.gl/maps/f19oJ4AvYt9zZzkT9
     (応募者多数の場合は文京区礫川地域活動センター)
       https://goo.gl/maps/VaKEXbqtGwuqP2y8A
【 会費 】 各2,000円
【 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

      「スパースモデリング」
       スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量
       のデータの中から少量の本質的なデータを抽出
       する技術と言われていますが、ノイズを含む画像
       からノイズを除去するのにも利用されています。
       それは正則化と言う技術を利用して実現されま
       す。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則
       化が注目されており、LASSOと呼ばれておりま
       す。スパースモデリングの成果は、MRIの画像
       解析や、ブラックホールの画像の高解像度化で
       良く知られています。LASSOは単純に回帰の技術
       として利用する事も可能です。

   (ソースコードは後日配布)
————————————————-

インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指し、昨年11月よりデータサイエンス勉強会を
始めて40回を超えました。これからのトレンドに備え、幅広い
分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧
だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識
について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
  尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。

——————————–
【お問い合わせ/お申込み】
  tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
   ・ご希望のテーマと日付 
   ・氏名
   ・所属
   ・連絡先
   をご記入ください。
  tel:05088854787
――――――――――――――――
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!

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