（＊This event is in Japanese only）

イベントの説明

機械学習の勉強をしたい人が集まるもくもく会です。
機械学習に関わることであれば、何でもOK！
*とにかくKaggleを触りたい人向けテーマは「スポーツ」としてます
　　テーマをすでに持っている人、他にやりたいことがある人は、スポーツに拘らなくて結構です。

例えば...
- Kaggleをやる
- 統計の本を読む
- ブログやQiitaの記事を書く
- 数学の問題集をひたすら解く
全てOK。

まわりの人としゃべりながら作業するもよし！
最初から最後まで耳栓をして集中するもよし！
チームを組んで一つのテーマに取り組むもよし！
途中参加や途中離脱も自由なので、お気軽にご参加ください。

当日の流れ

1. 簡単な自己紹介 + 今日やること
   
2. もくもく
   
3. 成果報告
   

対象

機械学習に関する勉強をしたい方。

チームで作業

一つのテーマを決めてチームで議論しながら分析するのも面白いです。
※ 希望者が複数人いた場合
今回のテーマはスポーツアナリティクス

データセット

1.Olympic Sports and Medals, 1896-2014
-Which countries and athletes have won the most medals at the Olympic games?
https://www.kaggle.com/the-guardian/olympic-games

2.FIFA World Cup
-All the results from World Cups
https://www.kaggle.com/abecklas/fifa-world-cup

3.Home Advantage in Soccer and Basketball
-Home and away performance of 9K+ Teams from 88 leagues around the world
https://www.kaggle.com/drgilermo/home-advantage-in-soccer-and-basketball

4.FIFA 19 complete player dataset
-18k+ FIFA 19 players, ~90 attributes extracted from the latest FIFA database
https://www.kaggle.com/karangadiya/fifa19

5.The History of Baseball
-A complete history of major league baseball stats from 1871 to 2015
https://www.kaggle.com/seanlahman/the-history-of-baseball

6.Google Cloud & NCAA®️ ML Competition 2019-Women's
-Apply Machine Learning to NCAA®️ March Madness®️
https://www.kaggle.com/c/womens-machine-learning-competition-2019/data

7.GooglApply Machine Learning to NCAA®️ March
Apply Machine Learning to NCAA®️ March Madness®️
https://www.kaggle.com/c/mens-machine-learning-competition-2018/notebooks

-参考
-Datasets　FIFA
https://www.kaggle.com/datasets?sortBy=votes&group=public&search=fifa&page=1&pageSize=20&size=all&filetype=all&license=all
-Tag sports-games
https://www.kaggle.com/tags/sports-games

Kaggle参考資料

• Titanicチャレンジ
  https://www.kaggle.com/c/titanic
  
• Titanicチャレンジ攻略法
  http://qiita.com/suzumi/items/8ce18bc90c942663d1e6
  
• 0から始めるkaggle超初心者向け入門
  https://qiita.com/yukinagae/items/661e6021871788e2f05d
  
• Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～
  https://qiita.com/upura/items/3c10ff6fed4e7c3d70f0
  
• 初心者向けスポーツ分析チュートリアル「目標達成に導くデータ分析」 | Sports Analyst Meetup #1
  https://upura.hatenablog.com/entry/2019/02/15/220000
  
• 第9回スポーツデータ解析コンペティション審査会に参加しました！ https://upura.hatenablog.com/entry/2019/02/15/220000

持ち物

• ノートPC
  
• (充電器)
  ※ Wi-Fi、コンセントは用意しています。
  

注意

開催中のKaggleコンペをやられる方はプライベートシェアリングのないようにお願いします。

Team AIとは？

2016年7月発祥のコミュニティです。2019年6月時点で会員6000人以上います。
渋谷の拠点でAI教育イベントを通算500回実施、日本最大級のAIコミュニティです。
代表の石井は、翔泳社から"AIエンジニアになりたい人の為の本"を出版し、1万部を販売してます。
-web
https://www.team-ai.com/
-Facebook(人工知能 研究会グループ Team AI)
https://www.facebook.com/groups/teamaisupporters/?ref=bookmarks
-Slack(AIコミュニティ）
https://ai-university.slack.com/
-メルマガ(最新のAI技術のトレンドや海外事例をメールマガジンでお届けします。)
https://us9.list-manage.com/subscribe?u=b351ff53a100609b7c5759977&id=029741963f

プレゼンター

司会 ： 宮崎 翼 Twitter:tsubasatwi
1982年愛媛県出身、新居浜工業高等専門学校卒業後、大手商社に入社、その後通信業界にてSIerとしてアカウントセールス担当

代表者情報

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/ 代表 ： 石井 大輔
経歴:https://www.ishiid.com 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、伊藤忠商事にて欧州駐在しアパレルの知的財産と事業開発担当。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(欧州・米国)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、AI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。 TBS"AI共存ラジオ 好奇心家族"火曜日コメンテーター。