「R言語による Random Forest 徹底入門−集団学習による分類・予測−」− #TokyoR #11 で講師をしてきました

R 勉強会

2011/01/29 第11回R勉強会＠東京(Tokyo.R #11) で講師をしてきました。
「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」。


Random Forest は"機械学習"の方法論で、集団学習により精度高い判別・予測を実現します。
双方向の進行で、質疑応答・議論含め 合計60分で話しました。

「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」 - #TokyoR #11

隠れ Random Forest 祭り

今回のTokyo.R、実は「隠れ Random Forest 祭り」。直前の３トーク、「3. caretパッケージの紹介」(id:dichika [Twitter:@dichika])、「4. RにおけるHPC 並列計算編」([Twitter:@sfchaos])、「5.Rで始めるテキストマイニング)」([Twitter:@AntiBayesian]）の中で、「Random Forest良い、詳細は [Twitter:@hamadakoichi] さんから！」という嬉しい振りを受けてのトークとなりました。

Random Forest 徹底入門

内容構成に関しては、初めての人でも分かるようにと、"Random Forest" の前提知識となる "決定木"や"集団学習"に関しても内容構成に入れ、それぞれ"アルゴリズム"、"R言語での実行方法(実行可能なSource Code含む)"を記載しています。また各自がすぐに実行し試せるように、資料中で用いているデータも、R言語環境にデフォルトで用意されているデータを用いています。

統計解析・データマイニング・機械学習・R言語人材の活躍の場

データマイニング+WEBの創設の思いにも書いていますが、「蓄積されたデータを活用し、継続的に活動進化できる世界を作りたい」と私は考えています。

その中で、統計解析・データマイニング・機械学習は重要な要素です。それらのスキルセットを持った R言語の人材に関し、"R言語人材が そのスキルを十分に活かし活躍できる場が提供されているか？"を調べてみました（※資料前半に結果を記載しています）。

2011/01/28 にそれまでになかった、新たなよい変化がありました。今後、ソーシャル業界全体や、他業界の人材採用の追従を歓迎します。今後、各領域での統計解析・データマイニング・機械学習・R言語の活用、人材の活躍の場を広げていきたい。そう考えています。一緒に、蓄積データの統計解析・データマイニング・機械学習活用による 継続的な活動・サービス進化を実現していきたい。

関連資料

全体AGENDA／講師資料

今回の全体AGENDAと公開されている資料を以下に共有します。

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第11回 R勉強会＠東京 #TokyoR #11 - Togetter

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