目的

TensorFlowやKerasなど主としてPython系の機械学習ツールの使い方を学び、また数学的知識の裏付けなどについても議論を深めながら、皆でスキル・ノウハウ習得、情報共有することを目的とします。

対象者

• ノートPCを持参できる方
• 機械学習をご自身の研究やビジネスに活かしたい方
• TensorFlow や Keras について、市販書籍やネット上の日本語記事にマンネリ感を感じている方
• 調べ物をしていると、 latent という単語を見かける頻度が気のせいか増えてきた方

内容

今回は TensorFlow Probability について、前回十分に取り上げられなかったコーディング回りをカバーします。
PyMC3 とのコーディング比較も可能な限りおこない、TensorFlow による確率論的プログラミングの導入的内容とします。
基本的には、公式のチュートリアル Notebook の内容に基づきます。

時間が余れば、TensorFlow 小ネタについて取り上げます。（内容未定）

プログラム

（※時間枠の構成等は変更になる可能性がございます。）

時間	内容	発表者
16:10 - 17:30	Bayesian Neural Network の成功例 TensorFlow Probability と線形混合モデル	入江敦央
17:35 - 18:00	（TensorFlow 小ネタ）	入江敦央

その他

◯本勉強会の非公開Facebookグループで、各種情報共有しております。 https://www.facebook.com/groups/1049217688434405/

参加希望の方は承認申請してください。