【オンライン開催】『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』無料読書会#10

開催日時：10月28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、4章「潜在変数モデル」4節「隠れマルコフモデル」からスタートします。

第4章　潜在変数モデル
4.1 混合ガウスモデル
4.2 行列分解モデル
4.3 状態空間モデル
4.4 隠れマルコフモデル
4.5 トピックモデル
4.6 ガウス過程潜在変数モデル
第5章　深層学習モデル
5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル
5.2 変分自己符号化器
5.3 PixelCNN
5.4 深層ガウス過程
5.5 正規化流

（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。