勉強会の概要

O'Reilly Japan - scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習を輪読し、機械学習について理解を深め使えるようになろうという勉強会です。(基本的には毎週金曜日の開催を予定。)
今回の内容はアジェンダに書いていますので、確認のうえ参加ください。
勉強会後には、もくもく会とボードゲーム会をします。(初めての試みなのでどのような会になるかは、わかりませんがやってみようと思います。やりたいボードゲームがある方は持参してください。なお、当日会場で参加枠を変更いただいても構いません)

開始時間

• 19:40開始ですので注意ください。
• 開場は19:30です。開場前の入室はご遠慮ください。

参加費

無料。懇親会参加者は1000円となります。

アジェンダ

19:30開場

章	内容	時間	発表者
9	TensorFlow を立ち上げる	19:40~	NakasoneYu
LT	-		-
勉強会後	希望者はもくもく会等		-

• 時間は仮で入力しています。
• LTをしてくださる方は、slack等でタイトル・内容を教えてください。

今後の予定等

章	内容	日時	発表者
1	機械学習の現状	5/25	cougar
2.1~2.4	エンドツーエンドの機械学習プロジェクト	5/25	isikawashoichiro
2.5	エンドツーエンドの機械学習プロジェクト	6/1	sakurasaku
2.6~2.7	エンドツーエンドの機械学習プロジェクト	6/1	takeshitani
3.1~3.3	分類	6/8	lakefield
3.4~3.7	分類	6/8	rysk
4.1-4.2	モデルの訓練	6/15	Linus_MK
4.3-4.5	モデルの訓練	6/15	currypurin
4.6	モデルの訓練	6/15	ysaito
5	サポートベクトルマシン（SVM）	6/29	d_nishiyama
6	決定木	7/6	ますZ
7	アンサンブル学習とランダムフォレスト	7/13	Linus_MK
8	次元削減	7/20	nobuyukiyamakawa
9	TensorFlow を立ち上げる	7/27	NakasoneYu
10	人工ニューラルネットワーク入門	8/3	takeshitani
11	深層ニューラルネットの訓練	8/10	marimo
12	複数のデバイス、サーバーを使った分散TensorFlow	8/24	rysk
13	畳み込みニューラルネットワーク	9/7	MasayasuKurashina
14	再帰型ニューラルネットワーク	9/14	osawat
15	オートエンコーダ	9/21	sushi
16	強化学習	9/28	rysk

日時は仮でいれています。