タイムスケジュール

• 13：00-14：30　ハンズオン・実装
• 14：30-15：00　機械学習に関する質疑応答・どんな質問でもOK
• 15：00-16：20　発表

途中参加okです。

ハンズオン・実装について

前半はハンズオン形式で、実際に機械学習を実装していただこうと思います。

今回はハンズオン初回ということで、プログラミングの最低限の知識だけでも実装可能な簡単な課題を用意します（教師無しのクラスタリング → こちらのサンプルデータを利用します：CodeIQ_data.txt provided by @naoya_t）。
参加者の方は、以下のご用意をお願いします。

• ノートPC（持参、必須）
  以下の環境のご用意をお願いします。
  • Python（必須）（2.7.x / 3.x どちらでもOK）
  • numpy（任意、あると便利）
  • matplotlib（任意ですが、データや学習結果を確認するのに必要）
  • IPython（任意）
  • ※ numpy, matplotlib, IPython は pip install XXX または conda install XXX でインストールできます。
• 電源タップ・もしくは延長ケーブル（できる限り。多ければ多いほど助かります）

※pythonを使用したいと思いますが、他の言語でも可能です。ただ、説明はpythonになります。pythonが初めての方は、「hello world」とループ処理、条件分岐、関数定義だけ、覚えてきてください。
※コーチ役（学習のサポートをしてくださる講師側の方）も絶賛募集中！
※【2015/11/23 追記】当日利用するハンズオン用資料を(仮)公開しました！ K-means 実習 ハンズオン資料 予習にお使いください。

質疑応答について

独学で機械学習を勉強されている方も多いと思います。独学で出てきた数学的な疑問、実装方法に関する疑問等を自由に質問できます。回答者は、参加者の中で分かる方となります。

（質問例）
ニューラルネットワークで顔の特徴量を表示させる例題で、よくちょっと怖い顔の一覧画像と線の画像が出ますが、それらの画像は何なんですか？

のようにゆるい質問でも全く問題ありません。

発表について

antimon2

• Julia 0.4 と機械学習(仮)

Hero Miwa

• ディープラーニングの実装について。（時間がなければ次回、発表させて頂きます。）

_skwbc

• ノンパラメトリックベイズモデルについて(普通のクラスタリング手法ではクラスタの数は使用者が決めなくてはならないのですが、クラスタ数がいくつなのかもデータから学習することができる、という話になります。)

※発表者募集中。管理者宛にお気軽にご連絡ください。

費用について

会場費1,600円を人数で均等割りを行います。

懇親会について

前回と同じく、中華料理のはま亭にて行います。 ※予約済み