リツアンのブログに弊社とタイアップしている「一般社団法人Bizjapan（以下、Bizjapan）」の鈴木瑞人くんが寄稿してくれます。今後は、このブログでもそちらの記事を共同掲載させて頂くことに致します。
はずは彼の自己紹介から。彼は、いま東京大学大学院博士課程1年生。
Bizjapanは、東大・早稲田大・慶応大学の学生と大学院生を中心として40人ほどで活動している団体。
内容的には、海外の学生を招待して、日本の経済の伸びしろを見せるサミットと、日本でビジネスコンテストを行って、優勝チームをアメリカ西海岸のシリコンバレーに派遣するプロジェクトを行っている。
Bizjapanと弊社は、2015年夏のシリコンバレー派遣のプロジェクトに協賛したのをきっかけに交流が始まりました。
シリコンバレー派遣
Bizjapanの活動に関しての詳細は、年次活動報告書をご覧ください。
実践的機械学習勉強会
また、彼は「実践的機械学習勉強会」という団体にも所属しています。
実践的機械学習勉強会とは、東京大学の大学生有志が、学生や一般の方々に、機械学習のレクチャー会を開いている団体です。
前回の記事でも紹介しましたが、現在、リツアンエンジニアにも技術研修の一環として実践的機械学習勉強会さんが開催しているこの勉強会に参加してもらいます。
ちなみに今週の7/16（土）も開催いたします。詳細は下記の通り。
Rでの教師有・無の機械学習と時系列データ解析講習会
❶【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。
前回は時系列情報解析を扱わなかったため、統計(統計量、検定)は扱いませんでしたが、今回は多少扱うため少し難易度が上がります。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。
❷【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。
➌【日時】2016年7月16日(日)14－18時
➍【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
その他の詳細は下記から・・・
この講習会のいいところは内容もそうですが、参加者の方々が学生だけではなく社会人の方も多い点。しかも、日本を代表するような企業の方が多く、リツアンのエンジニアの刺激や人脈づくりにも最適な会です。また、参加される学生さんにとっても社会人の方々と触れ合うよい機会だと思います。
ちなみに講習会は、毎月定期的に開催しています。講習会の案内は、このブログで今後は紹介させて頂くことに致します。
このように鈴木瑞人くんには、技術的側面からリツアンブログに投稿してもらう予定です（技術領域が無知な私どもにかわって・・・）
また、彼だけではなく、彼の周りの若い研究者たちにも協力してもらい、これからの技術、未来の技術について記事を書いていってもらう予定となっています。
