R は統計分析だけでなく、機械学習のパッケージが充実しています。

会議方法： Microsoft Teams 会議（アカウント不要）※開始後１０分以降は入室を認めません。

アジェンダ (予告なしに変更するかもしれません）

・Rによる機械学習の基礎
・Caret による分類・回帰問題
・EDA、特徴量エンジニアリング他

＜機械学習・データサイエンス基礎講座　年間予定＞

土曜日 19:00 - 21:00
(01) 1/30 データサイエンスのためのPython入門
(02) 2/27 可視化プログラミング（グラフ作成）
(03) 3/27 教師あり学習・回帰
(04) 4/24 教師あり学習・分類
(05) 5/22 教師なし学習（次元削減・クラスタリング）
(06) 6/26 前処理とEDA
(07) 7/24 特徴量エンジニアリング
(08) 8/28 Hyper parameters最適化と説明可能な機械学習
(09) 9/25 OpenCVによる画像処理
(10) 10/23 ディープラーニングによる画像分類（１）
(11) 11/27 ディープラーニングによる画像分類（２）
(12) 12/18 RNN と Transformers

＜自然言語処理 (NLP) 基礎講座予定＞

土曜日 19:00 - 21:00
(1) 5/8 日本語形態素解析とワードクラウド
(2) 6/12 特徴量作成（BoW / TF-IDF）
(3) 7/11 トピックモデル
(4) 8/7 分散表現（Word2Vec等）
(5) 9/11 RNN と LSTM
(6) 10/10 Transfomer と BERT

＜２０２１年　無料公開講座＞

・1/09 Python によるABテスト分析
・1/16 Raspberry Pi による IoT 超入門（１）
・1/23 Python によるデータ可視化
・2/06 R による機械学習
・2/20 Python AutoML ライブラリートライアル
・3/06 PyTorch による物体認識
・3/13 ３大Tree系Boostバリバリチューニング
・3/20 ラズパイ de Mathematica
・3/28 AI 英語勉強会
・4/03 Classic Mac OS エミュレーション on Windows
・4/10 Python vs R on Data Science
・4/17 欠損値処理 by Python and R
・5/01 最短1時間で画像分類Webアプリ制作
・5/15 NLPフリーソフト KH Coder入門
・5/22 真面目にPythonの文法棚卸し
・5/29 git/github 超入門

※ アジェンダおよび講師は予告なく変更する場合があります。
※ セミナーの内容はビデオ撮影いたします。
※ セミナーで使用する資料・コード等は、別途有償（PayPal もしくは銀行振込・振込手数料別途負担）で配布します。