COURSE

コース紹介
【データサイエンス 『実践コース』】

BコーススタディーグループⅡ

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賛助会員
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)

DuEX登録の締切日

2021年9月2日

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