【7月23日(土)　Rでの教師有・無の機械学習と時系列データ解析講習会】

【7月23日(土)　Rでの教師有・無の機械学習と時系列データ解析講習会】
【内容】
前回の“ゼロから始めるデータサイエンス”の続編です。
前回あまり扱えなかった、教師有の機械学習(回帰・分類)と教師なしの機械学習(クラスタリング)、前回全く扱えなかった時系列データ解析を扱います。社会に存在する多くのデータは時間経過を完全に無視することが出来ないものが多いです。データ解析の実践において時系列データ解析は避けて通れないものといえるでしょう。
必要に応じて、前回お見せしたデータの可視化の使い方を随時ご紹介します。課題を設定して、どのように機械学習のモデル(仮説)に落とし込むかの作業も少しお見せします。前回は、“機械学習概説”という感じでしたが、今回は、”機械学習・時系列解析入門”という感じです。

【目的】
・Rで、教師有と無しの機械学習を一通り、実行できるようになる。
・時系列解析の概念を理解する。
・実際の課題をどのように機械学習または、時系列データ解析まで落とし込むか理解する。

【日時】2016年7月23日(土)14－18時
【会場】ABEJA.Inc　 http://www.abeja.asia/
東京都港区虎ノ門4-1-20 田中山ビル10階

以下イベント詳細となります。
【タイムライン】
13:45- 開場
14:00-14:10 各参加者の自己紹介と知りたい分野の口頭発表(一言)
14:10-14:40 データ解析のフレームワーク紹介
14:40-14:50 質疑応答
14:50-15:00 休憩
15:00-16:00 Rでの教師有学習・教師なし学習
16:00-16:10 質疑応答
16:10-16:20 休憩
16:20-17:20 Rでの時系列データ解析入門
17:20-17:30 休憩

17:30-17:50 データ解析の流れ紹介
17:50-18:00 質疑応答
18:00- 解散
※あくまでこのタイムラインは目安です。
※初めに各参加者の興味分野と今回参加したモチベーションを一人ひとりお聞きします。その内容によって各話題のボリュームや量を調整しようと思います。

【注意点】
・実際に一般の方に公開できてかつ面白いデータがそれほど多くないので、実際のビジネスの課題を、機械学習まで落とし込む作業については、この講義では深く扱いません。課題設定→モデル設定(仮説設定)→データ取得→データ加工→データ解析の詳細かつ豊富な具体例に関しては、別の勉強会で学んでください。
・一応、前回参加なさられなかった方にもわかるような講義にしていますが、前回で話した内容については基本的に深く扱いません。
【対象者層】
・前回教師有の機械学習と教師なしの機械学習がよくわからなかった方。
・時系列データ解析に興味を持っているけど、まだ一歩踏み出せていない方。

【Rとは？】
　オープンソースで無償である高機能な統計ソフト。世界中のRユーザが開発したRプログラム(パッケージ)がCRAN(The Comprehensive R Archive Network)というネットワークにより提供されています。プログラミング初心者でも扱いやすく、Referenceが充実しています。Excelと比べデータ可視化のツールのレパートリーが圧倒的に豊富です。R言語によりプログラムを記述します。

【会場】ABEJA.Inc様オフィス(http://www.abeja.asia/)
〒105-0001　東京都港区虎ノ門4-1-20 田中山ビル10階
アクセス：日比谷線神谷町駅より徒歩7分、または南北線六本木1丁目駅より徒歩10分
【参加方法】
Doorkeeperでご登録ください。
【定員】
15名
【参加費】
学生　無料
社会人5000円
（当日受付にてお支払ください。Doorkeeperの価格表示は社会人用です。学生の方は当日学生証を受付にてご提示くだされば無料です。）

【当日の持ち物・必要なPCのスペック・必要なソフトウェア】
※ご自身のノートPCを必ずお持ちください。
【Windowsの方】
Windows 7以上を推奨　(Xquartzのダウンロードは不要。Rだけダウンロードインストールお願いします)
Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。
https://cran.r-project.org/
のDownload R 3.3.1 for Windows (62 megabytes, 32/64 bit)をクリックして、インストールを進めてください。(Download R for Windowsをクリック、baseの文章内のinstall R for the first timeをクリック、Download R 3.3.1 for Windows (70 megabytes, 32/64 bit)をクリックしてダウンロードののち、インストールを行ってください。
【Macの方】
Mac OSX(10.6以上推奨)
Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。
https://cran.r-project.org/
Download R for (Mac) OS Xをクリック、R-3.3.1.pkgをクリックするとダウンロードできます。そののちにインストールしてください。
XQuartz(Macのみ)が入っていない方いましたら、ダウンロードを事前に行ってください。
https://www.xquartz.org/
ダウンロード後、ユーティリティの中にあるx11をダブルクリックしてからRをで、コードをご使用ください。
※XQuartzが入ってない場合、講習会の一部でコードが実行できないことがあることをご了承ください(講習会のごく一部で、GGallyパッケージとrglパッケージです)。
※Windows環境とMac環境両方お持ちの場合は、Windowsを推奨します。
(※当日のパソコン貸し出しは行いません。もし動作がうまくいかない場合、講義を聞くだけになります。その旨ご了承いただける方のみご参加ください。RはOSだけでなく各マシンの種類・設定によっても一部動作しない場合がありますが、それをご理解いただける方のみご参加ください)
【Linuxの方】
https://cran.r-project.org/
から、Download R for Linuxをクリック、その後、各々の環境に沿ってダウンロードインストールを行ってください。
・無線LAN搭載
・HDD空き容量１GB以上
・メモリ3GB以上(メモリ2GB以下だとロードできないパッケージがいくつかあります。)

【開発環境設定】
当日の運営を円滑に行うため、環境設定はできるだけご自身で事前に行ってください。
※RとRパッケージのダウンロード・インストールで生じたマシンのすべての不具合に関して運営側は責任を負いかねます。

【お願い】
当日、一部でネット環境を必要とします。会場のWi-Fi回線は混みあうことが予想されますので，お持ちの方はモバイルルーターなどをご持参ください(こちらでも用意しています)。
【講師紹介】
・ 鈴木瑞人（東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　博士課程1年）
2014年3月東京大学理学部生物学科卒業
2016年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　修士課程卒業
【お問い合わせ先】
machine.learning.r@gmail.com
08054574608(当日のみ：場所が分からないときなど)
【会場ご提供】
ABEJA.Inc様
【主催】
東京大学機械学習勉強会