開催場所

Google Meet
こちらのURLのページを開いた後に参加をリクエストをクリックしてください。８月1日7時45分以降に承認され勉強会に参加できます。
meet.google.com/scc-nkcz-uve

HAIMの紹介

HAIM ( 北陸AI&MeetUp )は人工知能や機械学習に関心があればどなたでも参加できます。初心者の方も歓迎ですし、学会ではないので相手に対して配慮があれば自由に意見を述べて大丈夫です。 退出も自由ですので、興味を持った方はお気軽に勉強会に参加してください！

運営プレゼン１　MNISTで99.8%の認識精度の達成方法

@161abcdです。みなさんMNISTは聞いたことがありますか？機械学習を勉強していると入門としてみたことはありますよね。MNISTとは手書き数字のデータセットです。このプレゼンではMNISTを分類するいろいろな手法の紹介と比較と99.8%精度を出すモデルの作り方を紹介しようと思います。
このプレゼンで皆さんがモデルの精度を上げる過程を知っていただけると幸いです！ 勉強会で使用したソースコード https://colab.research.google.com/drive/1GlN4fkhYqAm6_DG82lEHOWUyIggmuZk4?usp=sharing

運営プレゼン2　A/Bテストにおける効果検証入門

アドテクやA/Bテストで用いられることの多い効果検証の手法について解説します。効果検証とは、ビジネスなどで行った施策や実験結果などを比較するために用いられることの多い統計的な手法であり、単純な比較ができないケースでもこれらの手法を用いることで比較的妥当な比較ができるようになる場合があります。ビジネスの現場では、データにバイアスがあり本来単純に比較してはいけない場合が有ります。意思決定を正しく行うためにも役立つ手法ですので、これを機会に一緒に効果検証の手法を学んでみませんか...?

運営プレゼン３　全ての理系皆様！確率統計からの機械学習入門

「理系といえば実験」、「実験といえば、誤差のあるデータを理論にあてはめる」でしたね。理系のどの学科でも、実験といえば、計測データから、「平均」と「分散」を使って、理論曲線をどう求めるか（どうあてはまるか）、計算して求めました。社会人でも品質管理で製品の一部を測定して「平均」「分散のσ」を使っているかもしれません。 ところで、顔の画像を、「顔」と認識するとき、事前にあたえたいろんな顔を学習し、顔の平均や分散みたいなものを抽出して「標準顔」をつくって、未知の画像と標準顔の「距離」でどのくらい顔かどうか・・を判定できそうに思いませんか？ しかし、「プロットできるグラフ」と「画像データ」の間の圧倒的な違いはどうすれば？沢山のデータのよしあしの具合を測るモノサシは？確率・統計から、ベイズ、パラメータ推定の方法を、一緒に見ていきましょう。

発表者の方へ

参加者の方に5分の発表枠を設けています。①発表者枠で参加申し込みいただき、②下のコメント欄に発表のタイトルを記入していただければと思います。内容は、ほんの少しでも人工知能や機械学習・数学（ハードウェアもOK!）と関係あれば何でもよいので、是非遠慮なくご応募ください。
発表したい方はこちらのHAIMのSlackのhaim運営企画チャンネルで話したい内容を投稿してください！

タイムテーブル

スポンサー様

Forkwell（株式会社grooves）／ソニー株式会社

プレゼンについての質問ができるサイト

質問についての質問はこちらのサイトで受け付けます。詳細なurlは当日までに用意いたします。 https://slidelive.jp/

お願い

細かいかもしれませんが下記の御協力お願いします。

• 発表内容は機械学習に少しでも関係があり、かつ社会常識(誹謗中傷は無しetc)を守っていただければ幸いです。
• 仮で良いので発表タイトルと概要を主催者まで連絡お願いします。所属等の個人情報に関わる部分は記載しないようにしますが、問題無ければ主催者へ連絡（connpassに記載のコメント、slackなど）をお願いします。
• 発表中に主催者から時間の告知(タイムキーパー)があります。
• 発表時の資料は可能であれば後日で良いので公開しconnpassページより告知お願いします。なお、強制ではありません。