Apr
19
Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#10
機械学習の根本的理解を目指そう!
Organizing : 思考ラボ
Registration info |
参加枠 Free
FCFS
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Description
オンライン開催に変更しました。ご注意ください
Machine Learning A Probabilistic Perspective 輪読会について
機械学習、ディープラーニングの理解に必要となる基礎理論を網羅した大作「Machine Learning - A Probabilistic Perspective (MLaPP)」をじっくりと学んでいく会です。
Christopher Bishop著のPRMLの発展版とも言われ、機械学習を根本から理解したい方におすすめです。
主催者側もこの分野に関しては素人なので、一緒に学んでいきましょう。
使用するテキスト
「Machine Learning - A Probabilistic Perspective」
- アマゾン
※ネットでPDF版が落とせるようです
キーワード
人工知能、機械学習、確率統計
前提となる知識
- 線形代数の基礎
- 確率統計の基礎
日時
2020年4月19日(日) 13:30〜15:30
その後の予定(仮)
2020年5月17日(日)
2020年6月21日(日)
タイムテーブル
時間 | 内容 |
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16:00 - 16:05 | 輪読会(主催団体)の説明 |
16:05 - 16:10 | 簡単な自己紹介 |
16:10 - 17:50 | 勉強会(途中休憩を挟む場合があります) |
前回までの内容
内容 | |
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第1回 | Section 1 Introduction P1 ~ P22 |
第2回 | Section 2 Probability P27 ~ P38 |
第3回 | Section 2 Probability P38 ~ P49 |
第4回 | Section 2 Probability P49 ~ Last Section 3 Generative models for discrete data ~ P68 |
第5回 | Section 3 Generative models for discrete data ~ P81 |
第6回 | Section 3 Generative models for discrete data ~ Last |
第7回 | Section 4 Gaussian models P97 - P107 |
第8回 | Section 4 Gaussian models P107 - P114 |
第9回 | Section 4 Gaussian models P114 - P125 |
今回の内容
Section 4 Gaussian models P125 -
講師:Tamaki Okuiさん
範囲が変更になりました
Section 5 Bayesian statistics P149 - P165
講師:山本
事前準備
可能であれば今回の範囲を一通り読んできてください。
読んでなくても参加可能です。
聴講だけの方もwelcomeです!
参加費
無料
※ 「強化学習 輪読会」から続けて開催します
会場
オンライン開催(Zoomによる開催を予定しています)
申し込みされた方に別途URLをお伝えします。
同時開催の輪読会について
当イベントの開催前の13:30から「強化学習 輪読会」を開催します。
強化学習で使われる理論を深く学ぶための本「強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」を輪読していく会です。
slack
slackに専用ルームがあります。参加ご希望の方は管理者までメッセージをお願いします。
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