(日本語下記)

Hi! I am Dai from Team AI.

In this event, we want to make a standard data science workflow together.

Especially we matchmake which ML model is suitable for the certain data.

This will be a helpful cheasheet for many people.

For example, scikit-learn cheatsheet is well made;

https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

Also, there are people who try to make a useful workflow.

Choosing the Right Machine Learning Algorithm
https://hackernoon.com/choosing-the-right-machine-learning-algorithm-68126944ce1f

10 Machine Learning Algorithms every Data Scientist should know
https://www.analyticsindiamag.com/10-machine-learning-algorithms-every-data-scientist-know/

Rules of Machine Learning: by Google
https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/

A Data Science Workflow
https://towardsdatascience.com/a-data-science-workflow-26c3f05a010e

What is the workflow or process of a data scientist? What tools do they use?
https://www.quora.com/What-is-the-workflow-or-process-of-a-data-scientist-What-tools-do-they-use

Sounds interesting? Please just come to our "Team AI Base" in Shibuya and work together. Are you a beginner? Don't worry. We will take care of you.

Let's have a fun together in building a good AI.

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こんにちは！ Team AI代表 石井大輔です。

弊社のコミュニティで、よく受ける質問が、特定のデータに対してどのAIモデルを使ったら良いかよく分からない、というお悩みです。

そこで、下記、Scikit-LearnのCheatSheetの様に、あらゆるユースケースをテンプレ化できたらいいなと考えました。
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

また、これを機会に、データ分析の業務を汎用的なワークフローとして見える化し、Qiitaのドキュメント化していきたいと思っています。

英語だとこの種のドキュメントが多いのですが、日本語だとほとんどないのですよね。。良かったら下記英語記事をGoogle翻訳で読んでみてください。

もくもく会・ディスカッション形式で前処理に関する研究会を進めていき、 体系的な部分はどんどんQiita等の記事としてアウトプットすることで、 実際のデータ分析フィールドで活躍されようとしている方々の支援をしようと思っております。

Choosing the Right Machine Learning Algorithm
https://hackernoon.com/choosing-the-right-machine-learning-algorithm-68126944ce1f

10 Machine Learning Algorithms every Data Scientist should know
https://www.analyticsindiamag.com/10-machine-learning-algorithms-every-data-scientist-know/

Rules of Machine Learning: by Google
https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/

A Data Science Workflow
https://towardsdatascience.com/a-data-science-workflow-26c3f05a010e

What is the workflow or process of a data scientist? What tools do they use?
https://www.quora.com/What-is-the-workflow-or-process-of-a-data-scientist-What-tools-do-they-use

この勉強会は外国人・日本人交え、技術情報を交換する刺激ある場にしたいと思っております。

オープンデータ、API、ライブラリ、ツール、論文、コンペ等、どんどん情報交換して、業界を一緒に発展させましょう！

“勉強会を開いて、学習者同士情報交換する"

手法を取っていますので、カジュアルにお越しください。

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Team AIでは日々AIの開発業務・AI業界の人材紹介業務を行っていますが、

この度AI研究会を主催することになりました。

社会人も学生も、みんなで集まってAIを自習しましょう！

教材を持ち込んでもくもく勉強してもいいし、

皆と話して情報交換していただいてもいいです。

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Target:

Business Person, Engineer and AI Researcher

• Those who want to study AI and latest tech
  

• Those who want to know how AI will change the world
  

• Please bring your PC, research paper and books.
  

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Fee:

Free

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Contact:

Please contact

dai@jenio.co

or 08063062223

質問がある方や、迷子になったという方は、

dai@jenio.co

にご連絡ください。

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場所について：

150-0042 東京都渋谷区宇田川町 36-17, ニューシブヤマンション 202号室

JR渋谷駅徒歩5分、東急ハンズ渋谷店から30秒

フレッシュネスバーガーとサイゼリヤの間の道を進むと左手に見える白いマンションです

道順写真はこちら (

https://docs.google.com/document/d/1omSZ3fIFX2fGhaki_uRb28FAkvaxsZeEcjbe0K1cRV0/edit

)から

TEL: 080-6306-2223

36-17 New Shibuya Mansion 202, Udagawa-cho Shibuya-ku Tokyo JAPAN zip150-0042

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主催 ： 100万人の機械学習コミュニティを東京に創る Team AI

http://www.team-ai.com/

機械学習に特化した勉強会・人材紹介・受託開発の会社です。

代表 ： 石井 大輔

経歴；

https://goo.gl/tSHAfX

株式会社ジェニオ代表取締役 1975年岡山県生まれ。

京都大学卒業後、1998年伊藤忠商事に入社し繊維カンパニーでPaulSmith等を担当。

ロンドン、ミラノでの駐在を経て、2011年ジェニオを創業。

ファッション通販BUYMAの海外事業開発を受注。

2015年、シリコンバレーの起業家育成組織OneTractionの指導のもと米国で事業推進。

2016年、人工知能開発案件に特化したクラウドソーシングサービスTeam AIを立ち上げる。

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