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X-WR-CALDESC:施策デザインのための機械学習入門 輪読会 #7
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SUMMARY:施策デザインのための機械学習入門 輪読会 #7
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85086
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n施策デザイ
 ンのための機械学習入門  輪読会について\n機械学習を
 ビジネス現場で活用する際に直面する問題にフォーカ
 スした本書籍を輪読していく会です。\n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。\n使用するテキスト\n「施策デザインのための機
 械学習入門」\n\n技術評論社\nアマゾン\n\nキーワード\n
 機械学習、施策デザイン\n前提となる知識\n\n確率・統
 計の基礎\n機械学習の基礎\npythonの基礎\n\n日時\n2022年3
 月20日（日）　13:30〜15:45\n\nその後の予定（仮）\n　2022
 年4月17日（日）\n　2022年5月15日（日）\nタイムテーブ
 ル\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n13:00\nZoomミーティングID、パ
 スワードを一斉通知\n\n\n13:30 - 13:35\n輪読会（主催団体
 ）の説明\n\n\n13:35 - 13:40\n簡単な自己紹介\n\n\n13:40 - 15:45
 \n勉強会（途中休憩を挟む場合があります）\n\n\n\n前回
 までの内容\n\n\n\n\n内容\n\n\n\n\n第1回\n1章 機械学習実践
 のためのフレームワーク\n\n\n第2回\n2章 機械学習実践
 のための基礎技術 2.1～2.2（途中）\n\n\n第3回\n2章 機械
 学習実践のための基礎技術 2.2～Last\n\n\n第4回\n3章 Explic
 it Feedbackを用いた推薦システム構築の実践\n\n\n第5回\n4
 章 Implicit Feedbackを用いた推薦システムの構築 4.1～4.2（
 ランキングシステムの学習）\n\n\n第5回\n4章 Implicit Feedb
 ackを用いた推薦システムの構築 4.2（ポジションバイア
 スの推定方法）～Last\n\n\n\n今回の内容\n5章 因果効果を
 考慮したランキングシステムの構築 \n　講師： 山本\n
 事前準備\n可能であれば今回の範囲を一通り読んでき
 てください。\n読んでなくても参加可能です。\n聴講だ
 けの方もwelcomeです！\n参加費\n無料\n※ 「Machine Learning 
 - A Probabilistic Perspective 輪読会」を続けて開催します。\
 n会場\nオンライン開催（Zoomによる開催を予定していま
 す）\n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。\n13:00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。\n\n同時開催の輪読会につい
 て\n当イベントの終了後16:00から「Machine Learning - A Probab
 ilistic Perspective 輪読会」を開催します。\n機械学習、デ
 ィープラーニングの根本的な理解に必要となる数学的
 背景や基礎理論をすべて網羅した大作「Machine Learning - 
 A Probabilistic Perspective」をじっくりと学んでいく会です
 。\nslack\nslack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。
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