Nov

24
PyData.Tokyo Meetup #11 -「競馬予測」
「競馬予測」をテーマにした「濃い」勉強会

Organizing : PyData.Tokyo

Hashtag ：#PyDataTokyo

Registration info	抽選枠 Free Standard (Lottery Finished) 174/50 運営枠 Free FCFS 5/6

Description

PyData.Tokyoについて

企業・スタートアップ・学会等の各方面で活躍しているPythonistaの皆さんが、データ分析・機械学習関連のトピックについて深く議論、交流するためのコミュニティです。「Python+Dataを通じて、世界の PyData エクスパートと繋がれるコミュニティを作る」ことを目標としています。

メンバーを随時募集しています。

Slack Team「PyData-JP」について

バックグラウンドやスキルレベルを問わず気軽に情報交換、ディスカッション、交流を行う場として、Slackコミュニティをスタートしました。登録フォームから参加をお願い致します。ご参加にあたり、Code of Conduct および Guideline をご一読ください。

PyData.Tokyo Meetup #11について

第11回勉強会としてPyData.Tokyo Meetup #10を開催します。今回のテーマは「競馬予測」です。競馬予測という興味深いテーマについて、PyData.Tokyo オーガナイザーの山本自らがデータを解析し、予測結果を発表します。また、機械学習を用いた競馬予測の先駆者であるAlphaImpact様にもご登壇いただき、いかに競馬予測で勝つか、についてご公演いただきます。

アジェンダ

時間	内容	スピーカー
19:00	開場	-
19:30 - 19:40	「PyData.Tokyoについて」	PyData.Tokyo オーガナイザー
19:40 - 20:30	「データ分析コンペでガチで利用されている手法を応用して 競馬を予測してみる。」	山本光穂
20:30 - 20:45	Q & A
20:45 - 21:05	「機械学習で競馬を勝つために必要なこと」	AlphaImpact (ぬくい)
21:05 - 21:20	Q & A
21:20 - 22:00	会場スポンサーセッション & 懇親会 & ライトニングトーク	全員

発表概要

発表1：データ分析コンペでガチで利用されている手法を応用して 競馬を予測してみる。

スピーカー：山本光穂

概要：本発表においてはまず競馬予測の歴史及び、既存の競馬予測手法をご紹介します。その上で、データ分析コンペティション、例えば kaggle などで利用されている機械学習アルゴリズムや最適化手法をガチに適用することによって、回収率がどこまで達成できるかについて検証した結果について報告します。

【キーワード】 hyperpopt, learning to rank, nDCG, gradient boosting trees, python, pandas

発表2: 機械学習で競馬を勝つために必要なこと

スピーカー: AlphaImpact (ぬくい)

概要：競馬で機械学習をするために必要なデータの集め方や成形方法、良い特徴量の作り方を解説します。また現在開発中の深層学習を使った予測システム『AlphaImpact』の簡単な概要を説明します。

Lightning Talks について

21:10 から同会場で懇親会を行います。Lightning Talks （1人5分以内）の時間を設定していますので、お気軽にご参加ください。最近やっていることや悩んでいることなど何でもありです。希望される方は参加申込みの際にテーマの記入をお願い致します。

参加資格

PyData Tokyo Code of Conduct に賛同いただける方。
キャンセルポリシーに同意いただける方。

参加枠について

PyData.Tokyo Meetupの開催に際して、運営にご協力頂いている方々、これまで／今後の講師の方々の参加枠を一部優先的に確保させて頂いております。予めご了承下さい。

会場

アクサ生命保険株式会社さまの会場をお借りして開催いたします。 これまで開催していた渋谷会場ではございませんので充分ご注意ください。
東京都港区白金1丁目17番3号 NBFプラチナタワー 15F - アクサ生命保険株式会社本社 (会場地図: http://www2.axa.co.jp/info/data/pdf/map_axa.pdf )
20時を過ぎますと正面玄関は封鎖され、ご入館は正面右奥の通用口からのみ となります。ご留意ください。