コロナ対策については「参加者への情報」のご一読をよろしくお願いします。

統計や機械学習に関連するライブラリはscikit-learnやstatsmodelsなど多くある一方で、
「結果が得られるけれども詳しくはわからない」というパターンも多いのではないかと
思います。

アルゴリズムそのものの理解に関しては「車輪の再発明」のように考えられがちですが、
中身を理解しないで用いると所々間違いが生じる場合もあり、指摘がされないまま
プロジェクトが進む場合も多いかもしれません。

そこで当企画では、ベイズ法やMCMCなどのアルゴリズムを「使う」ではなくNumPyを
用いて「作る」ことで、「大体わかる」から「よくわかる」になるように解説などを
行います。

5/18(水)
受付＆自己紹介：19:30〜19:40
解説：19:40〜21:15

・ベイズ法やMCMCの仕組み
　　ベイズの定理
　　共役事前分布
　　事後分布、ベイズ推定量、MAP推定量
　　MCMCの概要
　　メトロポリス法

・Pythonを用いたプログラミング
　　ベイズ推定量、MAP推定量
　　MCMC

進行度合いを確認しながら取り扱うトピックは調整するので、必ずしも上記の内容に
沿って進めるわけではありません。

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・関連テーマに関して大枠を把握している方

Pythonの使用経験は問いませんが、FizzBuzzがわからない場合は並行で自習するか、
プログラミング未経験者からの申し込みをよろしくお願いします。

・PC（電源、Wifiは使用可です。）

・1,000円

領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします

5名（増枠は行いません。別途参加者が1名いるので、MAX6名で実施します。）