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 機械学習論文 2017振り返り
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SUMMARY:[Math & Coding #03]オンライン ベイズ学習の基礎/機械
 学習論文 2017振り返り
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65077
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nMath & Codingは
 数学とプログラミングの知識を向上したい方が集い学
 び合う場です。\n機械学習やデータ分析予測業務の仕
 事のニーズが高まるにつれ数学とプログラミングの\n
 両方を習得していくことはとても重要です。\nどちら
 も習得に時間はかかりますが、学べば品質の高い仕事
 につながると考えます。\n当面の主な関心領域は、回
 帰分析、最適化、確率統計、強化学習です。\n参加者
 の要望もお伺いし決めていこうと考えています。  \nス
 タイルについて\n基本的に有志による勉強会なので、
 、ゆるく不定期にやっていこうと思います。\n質問は
 認識を深める大切なコミュニケーションだと考えます
 。\n内容に関係する質問ならいつでもOKです。\n各回に
 よってテーマを決めて自習したり、講師に話してもら
 ったり、プログラミングのハンズオン\n をしたりして
 いこうと思っています。  \n対象者\n数学とプログラミ
 ングの知識を学び分析業務等に活かしていきたい方  \n
 [1]  オンラインベイズ学習  [基礎編]  EMアルゴリズムを
 学ぶ\n理化学研究所  寺村 俊紀 氏\nEMアルゴリズムとは
 、確率モデルのパラメータ推定手法です。\nEMアルゴリ
 ズムは代表的な古典的手法で多くの応用があります。\
 nシンプルな手法なので、そもそも確率モデルのパラメ
 ータを推定するとはどういうことか？\n反復法でパラ
 メータを求めるとはどういうことか？を学ぶことがで
 きます。  \n今回の内容について\n- 観測データ・隠れ
 変数・パラメータ\n- 確率モデル\n- 尤度・最尤推定\n- E
 Mアルゴリズム\n準備と前提知識\nPython(Jupyter)\n初歩的な
 統計学（期待値・確率分布・条件付き確率）\n[2]  新春
 座談会 忙しい人のための2017機械学習論文　気になっ
 た論文ベスト10\n笹野　泰正 氏\n大阪大学 知能機能創
 成工学専攻　岩城 諒　氏\n株式会社スクラムサイン 代
 表 北村\n2017年に発表された論文から、某メーカーにて
 AI関連業務を行い週末は機械学習論文を読むことが\n趣
 味となっている笹野氏と大阪大学にて強化学習の理論
 を研究している岩城氏から気になった10論文を\nピック
 アップしてもらいダイジェストのような形でお話いた
 だきたいと思います。 \n[3]  新春座談会2 数学と機械学
 習\n理化学研究所  寺村 俊紀 氏\n入江 敦央 氏\n株式会
 社スクラムサイン 代表 北村\n参加者から質問やテーマ
 をいただきながら話を進めます。\n\n\n\n時間\n予定\n\n\n
 \n\n13:00 - 13:15\nMath & Codingについて　株式会社スクラム
 サイン 代表 北村\n\n\n13:15 - 14:15\nオンラインベイズ学
 習  [基礎編]  EMアルゴリズムを学ぶ\n\n\n14:30 - 16:30\n新
 春座談会1 忙しい人のための2017機械学習 強化学習論文
 　気になった論文ベスト10\n\n\n16:30 - 17:00\n新春座談会2 
 数学と機械学習\n\n\n\n内容は変更される可能性があり
 ます。ご了承ください。\n費用は会場費に当てさせて
 もらいます。\n差額がでた場合は運営費に回します。  
 \n興味のある方はぜひ参加くださいませ！
LOCATION:D-SPOT-ZERO 大阪市中央区備後町2丁目4-10 8F
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