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Oct

17

Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28

機械学習の根本的理解を目指そう!

Organizing : 思考ラボ

Hashtag :#機械学習
Registration info

参加枠

Free

FCFS
11/30

参加者への情報
(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

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

2021年10月17日(日) 16:00〜18:00

その後の予定(仮)
 2021年11月21日(日)
 2021年12月19日(日)

タイムテーブル

時間 内容
13:00 ZoomのミーティングID、パスワードを通知
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 - 18:00 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
第1回 Section 1 Introduction pp.1-22
第2回 Section 2 Probability pp.27-38
第3回 Section 2 Probability pp.38-49
第4回 Section 2 Probability pp.49-Last
Section 3 Generative models for discrete data pp.65-68
第5回 Section 3 Generative models for discrete data pp.69-81
第6回 Section 3 Generative models for discrete data pp.82-Last
第7回 Section 4 Gaussian models pp.97-107
第8回 Section 4 Gaussian models pp.107-114
第9回 Section 4 Gaussian models pp.114-125
第10回 Section 5 Bayesian statistics pp.149-163
第11回 Section 4 Gaussian models pp.125-130
Section 5 Bayesian statistics pp.163-165
第12回 Section 5 Bayesian statistics pp.166-171
第13回 Section 5 Bayesian statistics pp.171-176
第14回 Section 5 Bayesian statistics pp.176-Last
第15回 Section 6 Frequentist Statistics pp.191-199
第16回 Section 6 Frequentist Statistics pp.199-205
第17回 Section 6 Frequentist Statistics pp.205-214
第18回 Section 6 Frequentist Statistics pp.214-215
Section 7 Linear regression pp.217-222
第19回 Section 7 Linear regression pp.222-230
第20回 Section 7 Linear regression pp.230-
第21回 Section 8 Logistic regression pp.245- 254
第22回 Section 8 Logistic regression pp.254- 264
第23回 Section 8 Logistic regression pp.265- Last
第24回 Section 9 Generalized linear models and the exponential family pp.282-290
第25回 Section 9 Generalized linear models and the exponential family pp.293-300
第26回 Section 9 Generalized linear models and the exponential family pp.300 - Last
Section 10 Directed graphical models pp .07 - 310
第27回 Section 10 Directed graphical models pp.310 - 320

今回の内容

Section 10 Directed graphical models (Bayes nets) pp.320-
 講師:KanSAKAMOTOさん

Section 11 Mixture models and the EM algorithm pp.337-
 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
※ 「施策デザインのための機械学習入門 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)
当日13:00にZoomのミーティングID、パスワードを登録メールアドレスへ一斉通知します。
13:00以降に申し込まれた方は個別にお伝えしますので、管理者までメッセージをお願いします。

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「施策デザインのための機械学習入門 輪読会」を開催します。

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。

Presenter

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Feed

yakuzen (yamamoto)

yakuzen (yamamoto) published Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28.

09/21/2021 10:36

Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28 を公開しました!

Ended

2021/10/17(Sun)

16:00
18:00

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2021/09/21(Tue) 10:36 〜
2021/10/17(Sun) 18:00

Location

オンライン

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Attendees(11)

yakuzen (yamamoto)

yakuzen (yamamoto)

Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28 に参加を申し込みました!

MasahiroShiroishi

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Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28 に参加を申し込みました!

KanSAKAMOTO

KanSAKAMOTO

Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28 に参加を申し込みました!

Keiichiro Miyazaki

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Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28に参加を申し込みました!

gm3d2

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Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28 に参加を申し込みました!

takaakise

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yukiyama9999999999913

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Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#28 に参加を申し込みました!

hiro10

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tizawa3

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kmdqcom

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Attendees (11)