BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:[Math & Coding] パターン認識と機械学習（PRML）#2 〜 X-WR-CALNAME:[Math & Coding] パターン認識と機械学習（PRML）#2 〜 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:716056@techplay.jp SUMMARY:[Math & Coding] パターン認識と機械学習（PRML）#2〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190126T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190126T123000 DTSTAMP:20260404T143302Z CREATED:20190118T141014Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71605 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nMath & Codingと は\n数学とプログラミングのスキルを向上したい方が 集い学び合う場です。\nまたそのために必要な数学も 取り上げていきます。\n難しい概念や技術も、シンプ ルな例で確認したりメンバーが対話することで本質的 な理解を得られると考えます。\n本グループは、その ようなことができるようなコミュニティとなることを 目指します。\n◆groupページ\nhttps://www.facebook.com/groups/28 4004485439214/ \nパターン認識と機械学習（PRML）について 紹介\nC.M.ビショップ氏の「パターン認識と機械学習」( 通称\,PRML）は、統計的機械学習について書かれた本の 中でも高い人気を誇っています。機械学習の中で非常 に重要な役割を果たしている確率統計の視点から、幅 広い手法を解説しています。\n機械学習の論文を読ん だり実装する上で必要な基礎を身につける上で貴重な 本だと考えています。\nhttps://www.amazon.co.jp/gp/product/46210 61224\n英語版は無償で公開されているようです。\n学ぶ メリット\n・機械学習の基礎になるので、最新の深層 学習手法を理解するうえでも重要な要素を知ることが できる。\n・不確実性や観測できないものを含むデー タに対して、どのように考えるかという確率モデルの 考え方を知ることができる。 \n到達目標\n・実践的な モデルを設計・実装できるようになる \n今回の内容\n1 章序論 続き\n前回、式番号(1.41)まで進みました。 \n進 め方\n教科書の記述をよみ疑問をなげかけホワイトボ ードに書いて確認したりします。 実際に簡単な事例を 考えて理解を深めていくことを大切にしています。\n 主催者は議論の整理をしたりペースを考えて進行する などのことを行います。\n集まったメンバー同士で重 要となる数式やアルゴリズムについて議論しています 。\n聴いているいるだけの参加の仕方もOKです。\n必要 とする前提知識\n微分積分、線形代数、確率の初歩の 知識\n対象者\n機械学習について、理論的な背景含めき ちんと学びたい方\n確率プログラミングを学びたい方\n PRMLを一人で読んだけど途中で挫折した方\nPRMLを読んだ けどもう一度復習したい方 \n予定\n月二回程度週末の 午前中を予定しています。 \n 教科書はある程度読んで きていただいた方が満足感が得られます。 \n運営\n 進行 \n北村 友和 \n株式会社スクラムサイン \nサポ- ト \n小島 諒介 \n京都大学 大学院医学研究科人間健康 科学系専攻 ビッグデータ医科学分野 特定助教 \n興 味ある方はぜひご参加ください! LOCATION:白水社ビル6階４号室 大阪府大阪市中央区東心斎 橋1-15-27 URL:https://techplay.jp/event/716056?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR