[Math & Coding #03]オンライン ベイズ学習の基礎/機械学習論文 2017振り返り

Math & Codingは数学とプログラミングの知識を向上したい方が集い学び合う場です。
機械学習やデータ分析予測業務の仕事のニーズが高まるにつれ数学とプログラミングの
両方を習得していくことはとても重要です。
どちらも習得に時間はかかりますが、学べば品質の高い仕事につながると考えます。
当面の主な関心領域は、回帰分析、最適化、確率統計、強化学習です。
参加者の要望もお伺いし決めていこうと考えています。

スタイルについて
基本的に有志による勉強会なので、、ゆるく不定期にやっていこうと思います。
質問は認識を深める大切なコミュニケーションだと考えます。
内容に関係する質問ならいつでもOKです。
各回によってテーマを決めて自習したり、講師に話してもらったり、プログラミングのハンズオン
をしたりしていこうと思っています。

対象者
数学とプログラミングの知識を学び分析業務等に活かしていきたい方

[1] オンラインベイズ学習 [基礎編] EMアルゴリズムを学ぶ
理化学研究所 寺村 俊紀 氏
EMアルゴリズムとは、確率モデルのパラメータ推定手法です。
EMアルゴリズムは代表的な古典的手法で多くの応用があります。
シンプルな手法なので、そもそも確率モデルのパラメータを推定するとはどういうことか？
反復法でパラメータを求めるとはどういうことか？を学ぶことができます。

今回の内容について
- 観測データ・隠れ変数・パラメータ
- 確率モデル
- 尤度・最尤推定
- EMアルゴリズム
準備と前提知識 Python(Jupyter) 初歩的な統計学（期待値・確率分布・条件付き確率）

[2] 新春座談会 忙しい人のための2017機械学習論文　気になった論文ベスト10
笹野　泰正 氏
大阪大学 知能機能創成工学専攻　岩城 諒　氏
株式会社スクラムサイン 代表 北村
2017年に発表された論文から、某メーカーにてAI関連業務を行い週末は機械学習論文を読むことが
趣味となっている笹野氏と大阪大学にて強化学習の理論を研究している岩城氏から気になった10論文を
ピックアップしてもらいダイジェストのような形でお話いただきたいと思います。

[3] 新春座談会2 数学と機械学習
理化学研究所 寺村 俊紀 氏
入江 敦央 氏
株式会社スクラムサイン 代表 北村
参加者から質問やテーマをいただきながら話を進めます。

内容は変更される可能性があります。ご了承ください。
費用は会場費に当てさせてもらいます。
差額がでた場合は運営費に回します。

興味のある方はぜひ参加くださいませ！