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

2021年7月18日（日）　16:00〜18:00

その後の予定（仮）
　2021年8月22日（日）
　2021年9月19日（日）

タイムテーブル

前回までの内容

今回の内容

Section 9 Generalized linear models and the exponential family pp.290- 293
　講師：KanSAKAMOTOさん

Section 9 Generalized linear models and the exponential family pp.293-
　講師：gm3d2さん

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
※ 「入門 統計的因果推論 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「入門 統計的因果推論 輪読会」を開催します。
因果推論の入門書「入門 統計的因果推論」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。