Registration info |
通常参加者枠 ¥3000(Pay at the door)
FCFS
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参加者への情報 |
(参加者と発表者のみに公開されます)
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Description
はじめに
※ コロナ対策として、少人数の実施と、アルコール消毒・マスク着用を義務化します。
詳しくは「参加者への情報」にまとめましたので、必ず一読の上の参加をお願いします。
内容概要
PyMC3などに用いられているNUTS(No U-Turn Sampler)について、論文などを参照しつつ
簡単に確認します。
https://arxiv.org/abs/1111.4246
NUTSはMetropolis法から派生したHMC(Hamiltonian Monte Carlo)が元になっているので、
この辺も把握しながら確認していければと思います。
※ ある程度ラフな解説になると思いますので、期待し過ぎないようにお願いします。
開催日程
10/28(水)
受付: 19:55〜20:00
講義: 20:00〜21:30
※ 途中5分ほどの休憩を設ける予定です。
※ 19:55より前の入室は原則としてお断りします。
アジェンダ
1. 前提知識の確認(30分)
最尤推定(MLE)
MCMC
2. 論文の確認(30分)
論文などを簡単に確認します
https://arxiv.org/abs/1111.4246
3. 実装などの確認(50分)
実装などを確認しつつ、振り返りを行えればと思います。
21時半以降は中締めとし、以降は質疑応答などをメインとします。
※ 全体の流れは変えませんが、細かい時間配分は内容踏まえて変更する可能性があります。
会場
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
対象者
・MCMCについて興味がある方
・HMCやNUTSの概要について知りたい方
・最尤推定などについてはある程度把握している方
講師プロフィール
東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は8年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,500名近い。
当日までの準備
・下記の記載内容についてはある程度既知とします。
https://lib-arts.booth.pm/items/1836937
費用
・3,000円(1.5h)
※ 領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
定員
5名(2人用の机を1人で使えるように、最大でも7名とします。)
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