開催日時:6月24日(金)19:30〜20:30
ベイズ機械学習について理解を深めることを目的に、書籍『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』を読み進めていきます。参加者同士の質問・意見交換、ディスカッションをメインにインタラクティブに学ぶ1時間です。
ベイズ機械学習手法の理解・Pythonによる実装力を高め、業務や研究に活用したい社会人・学生・研究者の方はぜひご参加ください。
当回では、第1章「ベイジアンモデリングとは」の「4 近似推論手法」を取り上げます。
第1章 ベイジアンモデリングとは
1.1 データ解析とコンピュータ
1.2 ベイジアンモデリングの基礎
1.3 代表的な確率分布
1.4 近似推論手法
第2章 確率的プログラミング言語(PPL)
第3章 回帰モデル
第4章 潜在変数モデル
第5章 深層学習モデル
(著:森賀 新 著:木田 悠歩 著:須山 敦志,『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』,目次より引用, 2022/05, 発行元:講談社, ISBN:978-4-06-527978-6)
学習共有サービス「Leranavi」やe-Learningサービス「Leranaviオンライン」、無料読書会参加者同士の質問・情報交換用Slackチャンネルも併せてご活用いただけます。
ご質問・ご相談はconnpassまたはソレイユデータ道場の申し込みフォームよりお気軽にお問い合わせください。
書籍情報

Pythonではじめるベイズ機械学習入門
著:森賀 新 著:木田 悠歩 著:須山 敦志