開講場所：オンライン開催
提供：大阪大学
講師：鈴木譲
開講日時：2021年9月4日 ~ 2021年9月18日
受講対象者：院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)・HRAM会員
評価方法：出席（50%），課題発表（50%）
受講生へのコメント：

【内容】
　講義主担当： バリューオンライン株式会社　代表取締役 野口隆治
　講義副担当： 大阪大学教授 鈴木讓

本講義は、競馬の予想を楽しみながら、機械学習、深層学習のスキルを身につけていただく趣旨のものです。機械学習は、理論を勉強する方法もありますが、現実の応用を通して実践力をつけることが必要です。
プログラミング経験(R,Python,Cなど)が少しでもあれば受講可能で、上級者でも楽しめるように工夫しています。

競馬ファンは、現実派とロマン派に大別されます。収益はあきらめて、ギャンブルを楽しむ人間と、人生をかけて必勝法を模索する人間とです。それぞれのギャンブラーが競馬を楽しむことを想定して下記の課題を用意しました。

課題A(機械学習) 勾配Boostingを用いて、どのパラメータの設定が回収率に影響を与えるか。
課題B(深層学習)　深層学習を設計するにあたって、回収率を最大限に高めるためにはどうしたらよいか。

競馬データは、JRAのデータを用意します。また、サンプルプログラムを用意します。

【本講座の対象者】
　統計学または機械学習について大学の教養課程水準の知識と、
　Python、Rなどでデータセットを扱った経験を有し、以下のいずれかに該当する方
　・進路としてデータサイエンティストをお考えの方
　・機械学習、深層学習に興味があり、可能性を追求したい方。
(同業他社は、お断りします)

【教材】2021年8月23（月）配付予定(実施内容は予告なく変更する場合あり)

　第1回：2021年9月4日（土）
　　13:00-14:30 競馬の面白さ、課題A,Bの説明、競馬データについて (野口、鈴木)
　　14:40-16:10　機械学習・深層学習、Python・Pytorchの概要 (鈴木)

　第2回：2021年9月11日（土）
　　13:00-14:30　Python、Pytorchのサンプルのソースプログラムの解説 (鈴木)
　　14:40-16:10　中間報告
　　16:20-17:50　質疑応答
　
　第3回：2021年9月18日（土）
　　13:00-14:30　最終報告(1)
　　14:40-16:10　最終報告(2)
　　16:20-17:50　最終報告(3)