初回：Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］輪読会

『Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］』の読書会を実施します。
https://book.impress.co.jp/books/1122101013

ロングセラーのPytorch版で理論・実装について基礎力をつけることを目的とします。

『Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］』を読んでいきます。
 1回2時間で、各章ごとに担当を決め毎回1～2章分を輪読（読み合わせ）していく予定です。

隔週で実施します。

第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練
第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
第4章 データ前処理―よりよい訓練データセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用―感情分析
第9章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
第10章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
第11章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装する
第12章 ニューラルネットワークの訓練をPyTorchで並列化する
第13章 PyTorchのメカニズム
第14章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
第15章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク
第16章 Transformer―Attentionメカニズムによる自然言語処理の改善
第17章 新しいデータの合成―敵対的生成ネットワーク
第18章 グラフニューラルネットワーク―グラフ構造データでの依存性の捕捉
第19章 複雑な環境での意思決定―強化学習

受付＆自己紹介：19:15〜19:25
該当箇所の確認：19:25〜21:00

初回は1章、2章を扱います。

※ 19:15以前の入室はご遠慮ください。

貸会議室を借ります。

500円〜700円程度（ 会場費を当日参加メンバーで負担します。）

書籍

7名

7割以上は参加できる前提でのお申し込みをお願いします。また、参加できない場合はなるべく
前日までにキャンセル対応をお願いします。