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。
◆groupページ
https://www.facebook.com/groups/284004485439214/

◆過去のイベント スクラムサインのコミュニティーページ
https://scrumsign.com/community/

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。
https://www.amazon.co.jp/dp/4065168708

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。

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。

Normalizing Flowのコードにつきましては、下記を参照します。
https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/tutorial11/NF_image_modeling.html
当日は日本語に変換して読みます。

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。

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 講師

サポート
福重 貴雄
パナソニックエンターテインメント＆コミュニケーション株式会社