BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#39 X-WR-CALNAME:Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#39 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:871886@techplay.jp SUMMARY:Machine Learning A Probabilistic Perspective輪読会#39 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20220918T160000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220918T180000 DTSTAMP:20260408T030339Z CREATED:20220831T063247Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/87188 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nMachine Learning A Probabilistic Perspective 輪読会について\n機械学習、ディ ープラーニングの理解に必要となる基礎理論を網羅し た大作「Machine Learning - A Probabilistic Perspective (MLaPP)」を じっくりと学んでいく会です。\nChristopher Bishop著のPRML の発展版とも言われ、機械学習を根本から理解したい 方におすすめです。\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「Machine Learning - A Probabilistic Perspective」\n\nア マゾン\n※ネットでPDF版が落とせるようです\n\nキーワ ード\n人工知能、機械学習、確率統計\n前提となる知識 \n\n線形代数の基礎\n確率統計の基礎\n\n日時\n2022年9月18 日（日）　16:00〜18:00\n\nその後の予定（仮）\n　2022年10 月16日（日）\n　2022年11月20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のミーティングID、パス ワードを通知\n\n\n16:00 - 16:05\n輪読会（主催団体）の説 明\n\n\n16:05 - 16:10\n簡単な自己紹介\n\n\n16:10 - 18:00\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\nSection 1 Introduction pp.1-2 2\n\n\n第2回\nSection 2 Probability pp.27-38\n\n\n第3回\nSection 2 Pr obability pp.38-49\n\n\n第4回\nSection 2 Probability pp.49-LastSection 3 Generative models for discrete data pp.65-68\n\n\n第5回\nSection 3 Ge nerative models for discrete data pp.69-81\n\n\n第6回\nSection 3 Genera tive models for discrete data pp.82-Last\n\n\n第7回\nSection 4 Gaussian models pp.97-107\n\n\n第8回\nSection 4 Gaussian models pp.107-114\n\ n\n第9回\nSection 4 Gaussian models pp.114-125\n\n\n第10回\nSection 5 Bayesian statistics pp.149-163\n\n\n第11回\nSection 4 Gaussian model s pp.125-130Section 5 Bayesian statistics pp.163-165\n\n\n第12回\nSecti on 5 Bayesian statistics pp.166-171\n\n\n第13回\nSection 5 Bayesian sta tistics pp.171-176\n\n\n第14回\nSection 5 Bayesian statistics pp.176-La st\n\n\n第15回\nSection 6 Frequentist Statistics pp.191-199\n\n\n第16 回\nSection 6 Frequentist Statistics pp.199-205\n\n\n第17回\nSection 6 Frequentist Statistics pp.205-214\n\n\n第18回\nSection 6 Frequentist S tatistics pp.214-215Section 7 Linear regression pp.217-222\n\n\n第19回\ nSection 7 Linear regression pp.222-230\n\n\n第20回\nSection 7 Linear r egression pp.230-\n\n\n第21回\nSection 8 Logistic regression pp.245- 25 4\n\n\n第22回\nSection 8 Logistic regression pp.254- 264\n\n\n第23回\ nSection 8 Logistic regression pp.265- Last\n\n\n第24回\nSection 9 Gene ralized linear models and the exponential family pp.282-290\n\n\n第25回 \nSection 9 Generalized linear models and the exponential family pp.293-3 00\n\n\n第26回\nSection 9 Generalized linear models and the exponential family pp.300 - LastSection 10 Directed graphical models pp.307 - 310\n\ n\n第27回\nSection 10 Directed graphical models pp.310-320\n\n\n第28 回\nSection 10 Directed graphical models pp.320-327\n\n\n第29回\nSecti on 10 Directed graphical models pp.327-LastSection 11 Mixture models and the EM algorithm pp.337-342\n\n\n第30回\nSection 11 Mixture models and the EM algorithm pp.342-357\n\n\n第31回\nSection 11 Mixture models and the EM algorithm pp.357-367\n\n\n第32回\nSection 11 Mixture models and the EM algorithm pp.367-LastSection 12 Latent Linear Models pp.381-382\n\ n\n第33回\nSection 12 Latent Linear Models pp.382-388\n\n\n第34回\nSe ction 12 Latent Linear Models pp.388-399\n\n\n第35回\nSection 12 Latent Linear Models pp.399-412\n\n\n第36回\nSection 12 Latent Linear Models pp.413-LastSection 13 Sparse Linear Modesl pp.421-\n\n\n第37回\nSection 13 Sparse Linear Modesl pp.425-430\n\n\n第38回\nSection 13 Sparse Line ar Modesl pp.430-440\n\n\n\n今回の内容\nSection 13 Sparse Linear Mod esl pp.441-\n　講師：KanSAKAMOTOさん\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※ 「ゲーム理論・入門 新版 輪読会」 から続けて開催します\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同時開催の輪読会について\n当イベントの開催前の13:3 0から「ゲーム理論・入門 新版 輪読会」を開催します 。 \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。 LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/871886?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR