BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:第5回「続・わかりやすいパターン認識」読書
 会
X-WR-CALNAME:第5回「続・わかりやすいパターン認識」読書
 会
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:352299@techplay.jp
SUMMARY:第5回「続・わかりやすいパターン認識」読書会
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20150303T193000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20150303T220000
DTSTAMP:20260421T032445Z
CREATED:20150211T084810Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/35229
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nはじめに\n
 ・第5回「続・わかりやすいパターン認識」読書会を開
 催いたします。\n・LTは大歓迎、内容は基本的に自由で
 す！\n・発表者募集中です！我こそはという方はこち
 らにご記入ください！\n特にこの章を！という希望が
 あれば、@siero5335までご連絡ください。\n発表枠につい
 て\n・一般参加枠：当日参加される方の枠となります
 。\n・発表者枠：当日、書籍の内容について発表して
 いただく方向けの優先枠です。\n・LT枠：当日、LT発表
 していただく方向けの優先枠です。発表タイトルや必
 要時間についてお伺いするため、後日連絡させていた
 だく場合がございます。\n概要\n・第5回の範囲は、第5
 章「教師付き学習と教師なし学習」となります。\n注
 意事項\n・人材紹介もしくは転職や就職の斡旋・勧誘
 を目的としたご参加はご遠慮ください。\n・電源は3席
 に1つの割合です。必ず利用されたい方は電源タップの
 持参をおすすめします。Macのでっかいアダプタは刺さ
 りません。\n・飲み物の持ち込みは可能です。\n・後半
 になるにつれて数理的に高度になっていく様に感じま
 す。予習をせずに参加しても、得られるものが小さい
 かもしれません。（自戒も込めて\nAgenda\n\n\n\n時間\n発
 表内容\n発表者\n\n\n\n\n19:30-19:35\nはじめに\n@siero5335\n\n\n
 19:35-20:05\n第5章「教師付き学習と教師なし学習」前半\n
 @piroyoung\n\n\n20:05-20:35\n第5章「教師付き学習と教師なし
 学習」後半\n@tetsuroito\n\n\n20:35-20:45\n休憩、バッファ\n\n\
 n\n20:45-21:00\n15分ではなすわかパタ 3\n@weda_654\n\n\n21:00-21:
 15\nカップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定し
 てみた\n@hoxo_m\n\n\n21:15-21:30\n第2章の応用でゆるふわ構
 造学習してみたよ(・ω<)\n@motivic_\n\n\n\n問い合わせ\n・
 本勉強会への問い合わせは、@siero5335までお願いいたし
 ます。\n会場\n・歌舞伎座タワーへは、地下鉄各線の東
 銀座駅から地下で直結しております。\n・歌舞伎座タ
 ワーのエレベータで7Fスカイロビーで乗り換えて、14F
 までお越しください。\n・14Fについたら廊下を右奥ま
 で進むとドワンゴのセミナールームがあります。\n日
 程および本の内容と発表担当者\n\n\n\n日程\n目次\n発表
 者\n\n\n\n\n12/2\n第1章「ベイズ統計学」\n@siero5335\n\n\n1/6\n
 第2章「事前確率と事後確率」\n@siero5335\n\n\n1/6\n第3章「
 ベイズ決定則」\n@weda_654\n\n\n1/27\n第4章「パラメータ推
 定」①\n@ksmzn\n\n\n2/10\n第4章「パラメータ推定」②\n@wwac
 ky\n\n\n3/3\n第5章「教師付き学習と教師なし学習」\n@piroy
 oung\, @tetsuroito\n\n\n3/17\n第6章「EMアルゴリズム」\n\n\n\n\n
 第7章「マルコフモデル」\n\n\n\n\n第8章「隠れマルコフ
 モデル」①\n\n\n\n\n第8章「隠れマルコフモデル」②\n\n\
 n\n\n第9章「混合分布のパラメータ推定」\n\n\n\n\n第10章
 「クラスタリング」\n\n\n\n\n第11章「ノンパラメトリッ
 クベイズモデル」①\n\n\n\n\n第11章「ノンパラメトリッ
 クベイズモデル」②\n\n\n\n\n第12章「ディリクレ過程混
 合モデルによるクラスタリング」\n\n\n\n\n第13章「共ク
 ラスタリング」\n\n\n\n
LOCATION:株式会社ドワンゴ 歌舞伎座タワー14F セミナール
 ーム 東京都中央区銀座4-12-15
URL:https://techplay.jp/event/352299?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR