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みんなのPython勉強会
第7回
2015年12月9日(水)
@クリーク・アンド・リバー
Welcome to our Workshop!
ようこそ、Python勉強会へ!
Start Python Club
ハッシュタグ: #stapy
URL: http://startpython.connpass.com/
スタッフ紹介
辻 真吾 企画担当。講師。
阿久津 剛史 企画担当。勉強会学生代表。
関 元昭 運営スタッフ。勉強会学生。
岸 慶騎 運営スタッフ。会場提供スポンサ。
緑川 京介 運営スタッフ。勉強会学生。
草薙 昭彦 アドバイザー。講師。
山下 陽介 アドバイザー。講師。
協賛:
「みんなのPython勉強会」
• 言語はPythonが基本。
• 月に1回ペース。来年3月まで計10回目標。
• プログラミングを仕事、研究、趣味など様々な
シーンに生かす方法を一緒に学びます。
• 講義形式とハンズオン形式を開催。
• インタラクティブな勉強会。
Python学習のTIPs
Python学習
Text
(教科書)
Internet
(インターネット)
People
(人)
• 豊富な書籍
• 玉石混淆
• 地味だけど大事
• Python公式サイト
• インターネット情報
• オンラインコース
• 仲間、師匠、同志
• 学校、職場、勉強
会
• コミュニティ 6
第6回プログラム
特集:「Python x 機械学習」
19:00-19:15 オリエンテーション
19:15-19:45
「私のPython学習奮闘記#4
〜機械学習編〜」
(阿久津剛史:Start Python Club)
19:45-20:15
「30分で理解する!
機械学習アルゴリズムの全体像」
(辻真吾:東京大学)
20:15-20:45
「俺のアソシエーション分析がこんなに
効果が出ないわけがない 最終回」
(池内孝啓:ユーリエCEO)
20:45-21:00 まとめ
第6回アンケート: 難易度&内容
難易度 内容
有効回答:22件 (Talk 1,2), 21件 (Talk 3)
0
8
6
12
12
8
10
2
7
Talk 1
Talk 2
Talk 3
難しい 適当 やさしい
0
2
1
7
5
8
15
15
12
Talk 1
Talk 2
Talk 3
つまらなかった 普通 おもしろかった
第6回アンケート: 希望テーマ
0
3
5
5
7
10
11
12
14
14
0 2 4 6 8 10 12 14 16
その他
パッケージ管理
環境構築
IPython
Webアプリケーション
標準パッケージ
科学計算
グラフ描画
データ分析
機械学習
有効回答:21件
ご意見・ご感想
Talk 1: 「私のPython学習奮闘記#4 〜機械学習編〜」
内容が表面的過ぎると思いました。
私自身、何度も挫折しておりますので励みに
なる内容でした。
私個人も最近pythonを始めたばかりなので
勉強スケジュールや成長曲線について、具
体的なイメージを持つことが出来ました。
puriketu99さんのQiitaブログ
11
http://qiita.com/puriketu99/items/c519a95c0b16ea63c1ac
重要だと思ったこと3つ
1.機械学習に明るい友人をもつこと
2.学習用データの縦と横のサイズダウンをすること
3.理論を勉強するよりもコードを書いた方が速いということ
進捗状況
• 苦労している点
– Pythonプログラミングの基本構文
– データ型ごとの文法
(list, dictionary, np.array, pd.DataFrame, etc.)
– データの前処理(テキストデータ、画像、etc.)
• 課題コード
– 『実践機械学習システム』
– Udacity, “Intro to Machine Learning”
12
『実践機械学習システム』
著者:
Willi Richert, Luis Pedro Coelho
• scikit-learnを中心とした
Pythonによる機械学習
• 多くのコード例
• 原本はVer.2でPython 3.xに
対応。サンプルコードも大幅
改訂。
• ただしタイポなど多いので要
注意
13
Intro to Machine Learning
14
• Stanford Univ.の自動運転車の研究者が講師
• 約10週間のコース(自分のペースで可能)
• プログラミング(Python)、統計に関する基本的な
知識が履修要件
• Enronデータセットの分析など、実践的な演習問題
が豊富。
https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120
ご意見・ご感想
Talk 2:「30分で理解する!
機械学習アルゴリズムの全体像」
scikit-learnや、ランダムフォレスト、
DeepLearningなどについて、ユーザー目線で
紹介して頂けて大変参考になりました。
コードにコメントがもう少し欲しい。
Jupyterの部分(.ipynb)も是非公開を
お願いします。
ご意見・ご感想
Talk 3:「俺のアソシエーション分析がこんなに
効果が出ないわけがない 最終回」
混乱しやすそうなconfidenceやsupport 、liftと
いった指標と一緒に図を見せてくれたお陰で、
迷わずにお話を聞けました。
難しい内容でしたが、経験を踏まえた内容で
ためになりました。
11/9、GoogleがTensorFlowをリリース。
http://www.tensorflow.org/
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