#PRML学ぼう のテーマ

パターン認識と機械学習の読み込みを通した学習を主体とした勉強会です。

PRML勉強会の目的

• 機械学習・パターン認識の基礎をパターン認識と機械学習で学ぶ
• 学んだことを活かして、機械学習・パターン認識を応用した作品を作る
• 機械学習・パターン認識について他人に分かりやすくレクチャーできる

上記の３つを目的に勉強会を進行していきます。 毎月一度、金曜18:30から勉強会を開催しています。

第3エリア前のバス停で下車してください。そこから徒歩5分程度で総合研究棟Bに到着します。

勉強会の進め方(必読)

勉強会の発表内容は、Githubのイシューで話し合っています。

• Github issue : prml-wakaranu

• [重要]#5以降の勉強会は実験的ですが、発表者以外の参加者も自己紹介を兼ねた5~8分程度のLTを行って頂きます。ご準備のよろしくおねがいします。

• 参加者は基本的にPRML本の要予習(読み込みだけでも)です。
• 発表者が全てを理解する必要はありません。わからない点があれば、適宜質問するスタイルでいきましょう。(参加者で質疑応答できるレベルが形成されています) ていきます。
• LTの目的 : 発表能力の向上と参加者間での交流
• 発表内容は基本的に自由です。(最近読んだ本、お役立ち情報、etc)
  • PFIのセミナーをイメージして下さい PFI セミナー告知

発表者

• 20~30分程度の発表を行ってもらいます。
• 発表内容は機械学習・パターン認識に関係があれば制限はありません。
• 勉強会の時間の都合上、3人までを上限としています。
• 目的 : 人に伝えることによる更なる理解と発表能力の養成

Agenda

イベント終わったら、ご飯食べに行きましょう♪

発表概要

現在はRRML本の2章まで読んでいる前提です。

• Speaker : 上田隼也(@hurutoriya)

• Title : “Spectral Graph Reduction for Efficient Image and Streaming Video Segmentation”

• Spealer : @oscillograph

• Title : 文書群のクラスタリング＋ラベル付けを自動で行う（K-meansと主成分分析の応用）

PRML本対応部分

• 9章　9.1 K-meansクラスタリング
• 12章　12.1 主成分分析

主催者からのお知らせ

勉強会の風景を写真撮影する場合がありますので、顔出しNGの方はご連絡下さい。

開場へのアクセス方法

バスで来られる方へ

参考資料

• 京大PRML輪講
• 2014年 パターン認識・機械学習勉強会 資料
• PRML Figures