【関東】統計的機械学習ノンパラメトリックベイズ超入門
イベント内容
はじめに
ノンパラベイズの超入門で、概要を掴みながら、次回以降により詳しい方向性を決めます。
数式
超入門と言いながら、無理ない程度にそれなりに数式をおっていこうとおもいます。
ベイズの定理・ベイズ推定
wikipediaで基本の基本を見直してみたいと思います。
ノンパラメトリックベイズ
概念を簡単に確認したいと思います。主にベイズ推定で扱う事前分布のモデリングに関してだと思います。
QBMサンプリングモデル
量子アニーリング・イジングを用いた量子ボルツマンマシンの更新について確認したいと思います。
変分ベイズ
量子イジングでベイズの実装も見てみたいと思います。
QAOA+ベイズ最適化、ハイブリッドアルゴリズム
量子ゲートモデルでのQAOA+ベイズ最適化を用いたクラスタリング問題の概要を見直したいと思います。 ベイズ最適化についても少し確認。
資料とコミュニティ
場所
本郷三丁目です。
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