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