Math & Codingとは

数学とプログラミングのスキルを向上したい方が集い学び合う場です。 またそのために必要な数学も取り上げていきます。 難しい概念や技術も、シンプルな例で確認したりメンバーが対話することで本質的な理解を得られると考えます。 本グループは、そのようなことができるようなコミュニティとなることを目指します。
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ベイズ深層学習について

本書のテーマは深層学習とベイズ統計の融合です。従来の深層学習では、主に大量のデータを学習できるスケーラブルなモデルの開発や予測精度の改善が重視され、予測結果の根拠に対する解釈性や信頼度に関する評価は後回しにされていました。 その一方で、ベイズ統計は、解釈性の高い解析が行える代わりに、大量のデータに対してスケールする手法の実応用は遅れていました。したがって、両者が互いの欠点を補いつつ歩み寄っていくのは自然な帰結と言えます。

学ぶメリット
・深層学習をベイズ統計の枠組みの中で捉えることができる。
・VAEや深層ガウス過程等の深層学習とベイズ統計の組み合わせたモデルを学ぶことができる。

著者略歴
須山 敦志
2009年 東京工業大学工学部情報工学科卒業
2011年 東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了
国内メーカーの研究職、UKのベンチャー企業の研究職を経て、現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事。 ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中。
twitter ID:@sammy_suyama
著書:
『ベイズ推論による機械学習入門』講談社
『ベイズ深層学習』講談社

進め方

最初に参加者全員が自己紹介します。
基本的に教科書の記述をよみ疑問をなげかけホワイトボードに書いて確認したりします。 実際に簡単な事例を考えて理解を深めていくことを大切にしています。
今回は、記念すべき第一回目として著者の須山さんにベイズ深層学習についてお話をお伺いします。

準備

こちらのZoomというオンラインミーティングのアプリを利用します。
開始前までにインストールしてください。
https://zoom.us/jp-jp/meetings.html
開始時刻までに勉強会に参加可能なURLをconnpass登録メールアドレスにお送りします。

以下用意いただくと便利です。
ホワイトボード共有
https://products.office.com/ja-jp/microsoft-whiteboard/digital-whiteboard-app
タブレット推奨ですが複数画面で立ち上げて閲覧されることをお勧めします。
こちらもconnpass登録メールアドレスに参加可能なアドレスをお送りします。

休憩

お菓子休憩を途中挟みます。

必要とする前提知識

微分積分、線形代数、確率、深層学習の基礎知識

対象者

ベイズ統計と深層学習の両方に興味があり、組み合わせてモデリングしていくことに将来性を感じる方

予定

基本的には、第二第四土曜日の午前中を予定しています。 教科書はある程度読んできていただいた方が満足感が得られます。

運営

進行
北村 友和
株式会社スクラムサイン

サポ-ト
小島 諒介
京都大学 大学院医学研究科人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野 特定助教

サポート
福重 貴雄
パナソニック株式会社