機械学習・ディープラーニングの為の数学基礎シリーズ<第2弾! 確率・統計と情報理論編>
データサイエンス
機械学習・ディープラーニング・アナリティクスの土台となる「数学」に焦点を当て、<シリーズ2>として「確率・統計と情報理論編」に分け、受講者の要望や修得しておくべき分野に絞り連続して実施いたします。 確率分布の基本、ベイズの定理、正規分布そして回帰分析など、確率/統計学の中で「特に機械学習・ディープラーニングにおいて最重要」となる分野を取り上げます。 また、情報理論では、自己情報量/相互情報量/エントロピー/KLダイバージェンスなど、機械学習の書籍等では頻繁にあらわれる概念を詳解いたします。 (詳細はこちら)
2019年3月14日(木)・3月15日(金)
東京都 神保町