Machine Learning A Probabilistic Perspective 輪読会について

機械学習、ディープラーニングの理解に必要となる基礎理論を網羅した大作「Machine Learning - A Probabilistic Perspective (MLaPP)」をじっくりと学んでいく会です。
Christopher Bishop著のPRMLの発展版とも言われ、機械学習を根本から理解したい方におすすめです。

主催者側もこの分野に関しては素人なので、一緒に学んでいきましょう。

使用するテキスト

「Machine Learning - A Probabilistic Perspective」

• アマゾン
  ※ネットでPDF版が落とせるようです
  

キーワード

人工知能、機械学習、確率統計

前提となる知識

• 線形代数の基礎
• 確率統計の基礎

日時

2020年11月15日（日）　16:00〜18:00

その後の予定（仮）
　2020年12月20日（日）
　2020年1月17日（日）

タイムテーブル

時間	内容
13:00	ZoomのミーティングID、パスワードを通知
16:00 - 16:05	輪読会（主催団体）の説明
16:05 - 16:10	簡単な自己紹介
16:10 - 18:00	勉強会（途中休憩を挟む場合があります）

前回までの内容

	内容
第1回	Section 1 Introduction P1 ~ P22
第2回	Section 2 Probability P27 ~ P38
第3回	Section 2 Probability P38 ~ P49
第4回	Section 2 Probability P49 ~ Last Section 3 Generative models for discrete data ~ P68
第5回	Section 3 Generative models for discrete data ~ P81
第6回	Section 3 Generative models for discrete data ~ Last
第7回	Section 4 Gaussian models P97 - P107
第8回	Section 4 Gaussian models P107 - P114
第9回	Section 4 Gaussian models P114 - P125
第10回	Section 5 Bayesian statistics P149 - P163
第11回	Section 4 Gaussian models P125 - P130 Section 5 Bayesian statistics P163 - P165
第12回	Section 5 Bayesian statistics P166 - P171
第13回	Section 5 Bayesian statistics P171 - P176
第14回	Section 5 Bayesian statistics P176 -Last
第15回	Section 6 Frequentist Statistics P191 - P199
第16回	Section 6 Frequentist Statistics P199 - P205

今回の内容

Section 6 Frequentist Statistics P205 -
　講師：Yakuzen（山本）

事前準備

可能であれば今回の範囲を一通り読んできてください。
読んでなくても参加可能です。
聴講だけの方もwelcomeです！

参加費

無料
※ 「強化学習 輪読会」から続けて開催します

会場

オンライン開催（Zoomによる開催を予定しています）
当日13:00にZoomのミーティングID、パスワードを登録メールアドレスへ一斉通知します。
13:00以降に申し込まれた方は個別にお伝えしますので、管理者までメッセージをお願いします。

同時開催の輪読会について

当イベントの開催前の13:30から「強化学習 輪読会」を開催します。
強化学習で使われる理論を深く学ぶための本「強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」を輪読していく会です。

slack

slackに専用ルームがあります。参加ご希望の方は管理者までメッセージをお願いします。