みなさま： ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ Ｊ（エーシーエム、シグモッド、ジャパン）では このたび 書籍を教科書と誌、その著者による 入門基礎講座を開始 致します。 想定している聴講者 ◆社会人で基礎をもう一度整理しようとする方 ◆大学のデータマイニングの講義では物足りない学生 想定していない聴衆者 ★データマイニング技術そのものには興味が無く そのアプリケーションにのみ関心がある方々 ●ポイント● 著者自身から生の指導が受けられる点 ====================================== 「やさしいデータマイニング技術の基礎」 ====================================== 油田を掘り当てるのに高度な地質学や採鉱技術が必要とされるのと同様に、宝 の山であるデータから知識を引き出すにも、数々の高度な技術が必要です。そ のような技術を総称した「データマイニング」は、現代のIT社会の必須コンセ プトとして、最先端のゲノム科学から、実生活に密着した保険の設計、コンビ ニの品揃えに至るまで、広く実際に使われています。 この講演では、データマイニングにおける基本的な技術である以下の項目を中 心に、最近の話題にも触れながら、前提知識をあまり仮定せずできるだけ平易 に説明する。 1. この分野の原点ともいえる相関ルール発見アルゴリズムと、その改良技術 2. 数理最適化と計算幾何学の手法を取り入れた最適相関ルール 3. 機械学習の理論とも密接に関連した決定木によるデータの分類 4. 大規模データに対しても適用可能なクラスタリングアルゴリズム 教科書 データマイニング 福田剛志ら著 共立出版 日時 １１月１４日 午後１時半ー４時４５分（含む休憩１５分） 場所 東京大学生産技術研究所 費用 ８０００円 ACM SIGMOD日本支部一般会員 ４０００円 ACM SIGMOD日本支部学生会員 但し、教科書データマイニング（福田剛志ら著、共立出版）代を含む。 即ち、教科書を配布いたします。 参加申込: 参加をご希望の方は，次の用紙を ACM SIGMOD日本支部事務局： sigmodj2002@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp へ電子メールにて送り，事前に参加登録して下さい．締め切り１１月７日。 参加登録メールには確認のメールをお返しします．確認メールが来ない場合に は，sigmodj2002@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp までお問合せください． 喜連川優 ACM Sigmod Japan chapter chair ****-----*****--cut here---*****-----***** mailto: sigmodj2002@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp 参加申込書 私はACM SIGMOD日本支部データマイニング入門講座に参加します。 (学生会員の方は、所属欄に研究室名までお書き下さい。) 氏名(name): ふりがな(furigana): 所属(affiliation): 電話番号(phone): EMAIL: ACM SIGMODJ会員登録(member reg.) □済 会員種別(1, 2 のいずれかをお選び下さい。): 1. ACM SIGMODJ一般会員 2. ACM SIGMODJ学生会員 法人会員枠での参加ですか？(sponsor member): Yes No どのようにして本講演会情報を得られましたか？(複数回答可) □sigmod-j mailing list □dbsj mailing list □社内・内部メーリングリスト □その他：( ) その他:(領収書の宛名など) ****-----*****--cut here---*****-----***** ・ 参加費は当日受付にてお支払い下さい．支部長名の領収書を発行致します． その時に教科書をお渡しいたします． ・ 法人会員は3名まで学生料金で受講可能です。事前にACM SIGMOD日本支部事務 局に上記電子メールで登録をお願い致します． ・ ACM SIGMOD日本支部会員でない方でも，事前に個人会員登録をしていただ ければ，上記ACM SIGMODJ会員参加費で受け付けます．(本会個人会員は， 加入費や年会費は無料です．名簿データとメールのみ登録され， sigmod-japanメーリングリストで開催行事のご案内をさしあげるのみです)． 個人会員登録は ACM SIGMOD日本支部ホームページにてお申込み下さい． (オンライン登録 http://www.sigmodj.is.uec.ac.jp/) ・ 会場の定員数と資料部数の都合がありますのでお早めにお申し込みくださ い． ・ 本講座参加に関する問合せは， sigmodj2002@tkl.iis.u-tokyo.ac.jpへ メールでお願いします．