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機械学習勉強会 (2020-01)

本日、参加案内のメールを送信させていただきました。メールが届いていない方は、ai-workshop@ml.affrc.go.jp までご連絡ください。(12/16)

日時	2020年1月14日（火）〜17日（金）全日 10:00-17:00 を基本としますが、進行状況により早めに終わることがあります。
場所	本部オリエンテーションルーム（食と農の科学館）茨城県つくば市観音台３−１−１
応募条件	~~下記確認問題の項目をお読みいただき、確認問題を解いた方。~~ 受付終了
定員	30名定員を超えた場合、学習データをお持ち、機械学習をすぐに開始できる方を優先させます。その他の方には、実習を伴わない聴講（午前中のみの参加など）をお願いする場合があります。
資料	後日公開

確認問題を — にて公開しております。（公開終了）
確認問題を Jupyter Notebook 上で解いてください。時間制限はありませんが、12月10日までに完了させてください。
確認問題を解いた後に、Jupyter Notebook のメニューらから「File」→「Download as」→「HTML (.html)」を選び、HTML ファイルを作成（ダウンロード）してください。作成した HTML ファイルを、農業情報研究センターワークショップ受付メーリングリスト（ai-workshop@ml.affrc.go.jp）まで送付してください。
問題を解く際に、積極的に Google 検索を利用してください。Google 検索で上位にランクインする Qiita や Stackoverflow に様々な問題解決策が載っています。これらのサイトの見方に慣れてください。
確認問題をすべて解けなくても提出可能です。
確認問題の成績は、「参加の可否判定」および「勉強会参加者のレベルを揃える」目的で利用します。

上述、確認問題を解いた結果を農業情報研究センターワークショップ受付メーリングリスト（ai-workshop@ml.affrc.go.jp）まで送付してください。
Python 環境に「numpy」、「matplotlib」、「seaborn」、「pandas」、「sklearn」、「pystan」、「statsmodels」、「keras」、「cv2」モジュールをインストールしてください。
- インストール方法等に関する質問がありましたら、受付メーリングリスト（ai-workshop@ml.affrc.go.jp）までメールください。個別対応させていただきます。
確認問題の解答を受付メーリングリストへ送信後に、下記の URL にて参加申し込みを行ってください。
- 申し込みフォーム（終了しました）
- 参加情報を訂正する場合は、新しい参加日程で再度申し込みください。ワークショップ受付へのご報告は不要です。
- 申し込み締め切り日は、12月10日です。

内容は、進捗によって若干前後する場合があります。大まかな目安として、ご利用ください。また、午前（10:00-12:00）に講習、午後（13:00-17:00）に実習という形で進める予定です。

1/14	機械学習紹介（歴史・教師あり学習・教師なし学習・強化学習）、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰実習：①CSV データを読み込み、ロジスティック回帰で予測モデルを作成。②ロジスティック回帰モデルのハイパーパラメーターを調整して、高性能な予測モデルを作成。
1/15	データの前処理、決定木、ランダムフォレスト、SVM、kNN、交差検証実習：①データの前処理の有無で予測性能の変化を調べる。②ロジスティック回帰、決定木、SVM などの分類アルゴリズを用いて、高性能な予測モデルを作成する。③交差検証を取り入れて、最適な分類アルゴリズムを探す。
1/16	線型回帰、スパース回帰、ベイズ推定実習：①CSVデータを読み込み、線型回帰モデルを作成する。②線型回帰モデルとスパース回帰モデルを作成し、両者の性能を比較する。③ Stan を利用して線型回帰モデルを作成する。④ Stan を利用して階層モデルを作成する。
1/17	画像解析、画像分類（ResNet など）、物体検出（YOLO など） ① CNN を自作して画像分類モデルを作成する。② ResNet を使用して画像分類モデルを作成する。③ ResNet 以外のアーキテクチャを使用して画像分類モデルを作成する。④ YOLO で物体検出モデルを作成する。

お問い合わせは、農業情報研究センターワークショップ受付メーリングリスト（ai-workshop@ml.affrc.go.jp）までお願いします。

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