【202】パイソンで機械学習による回帰を学ぶ  【対面講座】
パイソンで回帰プログラムを動かす

2024年春

受付終了
講座番号 202
開催日 2024/08/22
曜日
時間 10:40 ~ 14:30
回数 全2回
定員 30名
最少催行人数 8名
受講料 6,600円
教材費(全員対象)

講座詳細

パイソンを使って、機械学習の回帰分析を行います。パイソンは使っているが機械学習の回帰はまだなので、動かしたい、という人が対象です。本講座は最先端のAIのXAI手法であるSHAPを解説いたします。回帰の結果をSHAP値を使って解釈します。自分のノートPC(パイソン環境とEXCEL入り)をご持参ください。申込後、インストールの必要なライブラリ及び、教材プログラムをお知らせします。

講師

白田由香利(シロタユカリ) 学習院大学教授

【プロフィール】
学習院女子中等科高等科卒業。学習院大学理学部物理学科卒業。学習院大学理学部物理学科修士課程修了。東京大学理学部情報科学科後期課程修了(理学博士取得)。企業の研究所勤務の後、学習院大学経済学部助教授をへて、現在、教授。経営数学を視覚的(visualization)に教えることで、分かりやすい講義をすること、また、役に立つ数学を教えることをモットーとし経営数学を教えて19年間経過、主な著書:大学生のための役に立つ数学(共立出版)、悩める学生のための経済・経営数学入門―3つの解法テクニックで数学アレルギーを克服!―(共立出版)データベースおもしろ講座(共立出版)、感じて理解する数学入門〔電子書籍〕(オライリー・ジャパン)

山口健二(ヤマグチケンジ) 日本大学講師

【プロフィール】
2004年学習院大学理学部数学科卒業。2010年千葉大学大学院自然科学研究科数理物性科学専攻単位取得退学。2010年学習院大学計算機センター助教。2014年お茶の水女子大学情報基盤センターアソシエイトフェロー。2017年お茶の水女子大学附属高等学校教諭(情報科)。2019年お茶の水女子大学サイエンス&エデュケーションセンター特任講師。2022年日本大学経済学部専任講師。主担当科目はICTリテラシーで、とくにデータサイエンス、プログラミング教育の教材開発および実践などの教育・研究に従事している。
2023年情報処理学会会誌編集委員会(基礎・理論分野/FWG)編集委員。
主な著書『ゼロからはじめるアルゴリズム:高校生が学ぶアルゴリズム-情報の教科書から-』(情報処理61巻11号2020年)。

講座スケジュール

実施日 時間 講座内容 担当講師
1 8/22(木) 10:40~12:10 回帰分析+SHAP分析のプログラムを動かす 白田 由香利
山口 健二
2 8/22(木) 13:00~14:30 SHAPの利点を理解する 白田 由香利
山口 健二

受付終了

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