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SUMMARY:[Math & Coding] パターン認識と機械学習（PRML）#14
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74184
 5?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◆過去のイベント スクラムサインのコミ
 ュニティーページ \nhttps://scrumsign.com/commuty/  \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/4621061224\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\n4章 4.1.5　最小二乗との関
 連より  \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\nPRMLを一人で読んだけど途中で挫折した方\nPR
 MLを読んだけどもう一度復習したい方  \nお菓子スポン
 サー募集\n五百円以内が目安です。\n勉強会のヒーロー
 になれます。\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:ウノショウビル404 大阪府大阪市天王寺区清水谷
 町17-6 
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