開催日時:8月19日(金)19:30〜20:30
書籍『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』のポイントごとに立ち止まりながら、参加者同士で意見を交換。ベイズ機械学習の手法をインタラクティブに学び、Pythonによる実装力を高める1時間です。
業務や研究に活用したい社会人・学生・研究者の方は本書を各自ご購入の上ぜひご参加ください。
当回では、2章「確率的プログラミング言語(PPL)」の5「NumPyroの概要」から取り上げます。
第2章 確率的プログラミング言語(PPL)
2.5 NumPyroの概要
2.6 TensorFlow Probabilityの概要
2.7 GPyTorchの概要
第3章 回帰モデル
3.1 線形回帰モデル:線形単回帰モデル
3.2 線形回帰モデル:線形重回帰モデル
3.3 一般化線形モデル:ポアソン回帰モデル
3.4 一般化線形モデル:ロジスティック回帰モデル
3.5 階層ベイズモデル
3.6 ガウス過程回帰モデル:ガウス尤度
3.7 ガウス過程回帰モデル:尤度の一般化
(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)
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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