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X-WR-CALDESC:Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-lea
 rn編］輪読
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SUMMARY:Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編
 ］輪読
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93336
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n『Python機械
 学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］』の読書会
 を実施します。\nhttps://book.impress.co.jp/books/1122101013\n\nロ
 ングセラーのPytorch版で理論・実装について基礎力をつ
 けることを目的とします。\n\n\n開催概要\n『Python機械
 学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］』を読んで
 いきます。\n 1回2時間で、各章ごとに担当を決め毎回1
 ～2章分を輪読（読み合わせ）していく予定です。\n\n
 隔週で実施します。\n\n第1章 「データから学習する能
 力」をコンピュータに与える\n第2章 分類問題―単純な
 機械学習アルゴリズムの訓練\n第3章 分類問題―機械学
 習ライブラリscikit-learnの活用\n第4章 データ前処理―よ
 りよい訓練データセットの構築\n第5章 次元削減でデー
 タを圧縮する\n第6章 モデルの評価とハイパーパラメー
 タのチューニングのベストプラクティス\n第7章 アンサ
 ンブル学習―異なるモデルの組み合わせ\n第8章 機械学
 習の適用―感情分析\n第9章 回帰分析―連続値をとる目
 的変数の予測\n第10章 クラスタ分析―ラベルなしデー
 タの分析\n第11章 多層人工ニューラルネットワークを
 一から実装する\n第12章 ニューラルネットワークの訓
 練をPyTorchで並列化する\n第13章 PyTorchのメカニズム\n第1
 4章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネット
 ワーク\n第15章 系列データのモデル化―リカレントニ
 ューラルネットワーク\n第16章 Transformer―Attentionメカニ
 ズムによる自然言語処理の改善\n第17章 新しいデータ
 の合成―敵対的生成ネットワーク\n第18章 グラフニュ
 ーラルネットワーク―グラフ構造データでの依存性の
 捕捉\n第19章 複雑な環境での意思決定―強化学習\n\n\n
 開催日程\n受付＆自己紹介：19:15〜19:25\n該当箇所の確
 認：19:25〜21:00\n\n分量が多いため、参加者が興味を持
 った章を読んでいきます。\n次回は5章、6章を扱います
 。（次回の範囲は未定です。）\n\n※ 19:15以前の入室は
 ご遠慮ください。\n\n\n会場\n貸会議室を借ります。\n\n\
 n費用\n500円〜700円程度（ 会場費を当日参加メンバーで
 負担します。）\n\n\n持ち物\n書籍\n\n\n定員\n7名\n\n\nご
 参加にあたってのお願い\n7割以上は参加できる前提で
 のお申し込みをお願いします。また、参加できない場
 合はなるべく\n前日までにキャンセル対応をお願いし
 ます。\n
LOCATION:TEAM MEETING SUIDOUBASHI 水道橋 千代田区神田三崎町２
 −１２−９　HUB神田三崎町ビル303
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