tag:peatix.com,2011:1 2021-06-20T13:31:19+09:00 Peatix Infinity_topoi tag:peatix.com,2021:event-1941069 2021-06-12T19:00:00JST 2021-06-12T19:00:00JST

このイベントは、Mathpedia執筆者であるSubmersionさん(@Submersion13)とYuta Kataokaさん(@yutkatkitkat)が機械学習プロフェッショナルシリーズ(MLP)の「統計的学習理論」を読み進めるセミナーの第1回です。副読本として同シリーズの「機械学習のための連続最適化」も用いる予定です。これらには数学の関数解析学が用いられており、セミナーの進行としては「数学にはある程度素養があるが、機械学習は初心者」である発表者が読み進める形式で、機械学習に関する前提知識は必要ありません。一方で、数学の知識が少ない方にも参加しやすいように、隔週で数学面で分からない点などの質問を集めフォローアップする形式を取ろうと考えております（セミナー発表→数学フォローアップ→セミナー発表の繰り返し）。Mathpediaは大学レベル以上の数学の整理や普及を目的としている活動であり(詳しくはこちらを参照)、その活動費は理念に共感していただける方からの寄付やAmazonのアフィリエイト収入によって賄っており、YouTubeチャンネルの収益化も目指しております。現時点では月額30万円ほどの赤字ですが、今回のセミナーも数学普及の目的から無料で開催するつもりですので、①YouTubeチャンネルの登録、②ご自身のアカウントへのAmazonギフト券のチャージ、③Paypalによる寄付などご支援いただけると幸いです。===第1回は、セミナー発表の回です。発表範囲としては、第1章「統計的学習理論の枠組」に沿って、統計的学習とは何かや、種々の概念・用語などの機械学習を数学的に論じるための基本事項を確認しようと思います。時間と余力があれば、4-5章の内容ですが、機械学習の分野で割と有名なカーネル法とその特別なバージョンのサポートベクトルマシンの概観（特に再生核ヒルベルト空間との関係について）を述べることでモチベーションに繋げようと考えております。Zoomリンク招待券を登録していただいた方には、セミナー前にZoomリンクをお送りいたします。セミナーは同時中継でYouTube Liveでも配信する予定です。ただし、アーカイブ配信などを公開設定で行うかは現在検討中なため、アーカイブ配信をご希望の方はご参加登録いただけると幸いです。