仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。project】主催の第4回目勉強会です。Pythonを実践で使っているものの、つまづくポイントがある方、今よりも効率的に使いたいと思っている方にとって、有益な使い方・考え方をお教えします。※軽食・アルコールをご用意しています。・名刺2枚ご持参ください・受付票(受付票番号の控えでも可です)※無料wifiをご用意しているので、PC等もご利用いただけます。氏テーマ:画像認識モデルを作るための鉄板レシピ要旨: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。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。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。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。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。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。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。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。方には参加をご遠慮いただく場合がございます。内容は予告なく変更される場合がございます。Media#4「データサイエンス入門」セミナー動画を配信公開しました画像認識モデルを作るための鉄板レシピPythonを使った機械学習の学習FeedNiimuraさんが資料をアップしました。́・ω・`)Niimuraさんが資料をアップしました。11:14Niimuraさんが資料をアップしました。