今年の頭からベイズを勉強していたので、興味満点で参加してきました。発表されるトピックも全て面白く、ベイズの可能性を感じる勉強会でした。
動画は公開されているので、見逃した人は今から見ましょう。
https://www.youtube.com/watch?v=7rBI11Rze2c
ハンズオン資料も公開されています。興味ある人は直ぐにでも動きを試せます。ありがとうございます。
ベイズ統計とPPLの基礎 須山 敦志さん
ベイズ推論による機械学習入門の筆者の方です。僕はPRML挫折してこの本で勉強しました。
ベイズモデリングの基本的な考え方から実務での話など、導入の話としてとても面白かったです。聞きたかった質問にも丁寧に答えていただき勉強になりました。
気になる画像処理への応用については、こっちの本を見てくださいとのこと。
読まなくては。
近年のPPLの動向 HELLO CYBERNETICSさん
実際にロボットの制御をされている人の発表でした。各PPLの紹介とともに、可視化ライブラリArvizの紹介がありました。ベイズの勉強をしていたとき、可視化が難しかったのでライブラリ使えるとうれしいです。どのPPL使っても可視化か部分が共通なら覚え直しも無くて良いなと思いました。
TF Probabilityは難易度高そう。情報があまりない頃のTensorflowを思い出しました。
TFPの基礎と応用 木田 悠歩さん
実際にTF Probabilityを使ったコードの説明がありました。やはりShapeが難しい。ちゃんと理解して、その気になれば手で数式終えるレベルでないとTF Probabilityは使うのが難しそうです。どんどんユーザーが増えて情報が増えていくと楽になると思います。
TFPの基礎と応用 森賀 新さん
TV番組IPPONを題材にベイズを使って推論する過程が見れました。個人のポテンシャルと問題の相性といった仮定を数式に落としていくのが良かったです。仮定を置いて数式に反映させる流れが、教科書では良く分からなかったのでとても勉強になりました。また、ベイズが主観的では無いかという問が発生する理由も分かりました。
深層生成モデルと世界モデル，深層生成モデルライブラリPixyzについて 鈴木 雅大さん（東京大学 松尾研究室）
世界モデルの話は初めて聞いたので夢中で聞いてしまいました。Deep Learningだと画像生成はVAEよりはGANの方が派手な成果があるのですが、VAEの応用の話がいっぱいあって良かったです。もっと詳しく聞きたい発表でした。どこで現実の世界とゲームの世界が融合するのか、時間の問題の気がします。
時系列データと確率的プログラミング 柏野 雄太さん（バクフー株式会社）
座談会で脳の話をされたインパクトが強く、やりたいことをするにも健康が大事だと思いました。
カルマンフィルターはさらっと勉強したけども分からなかったところが少し分かりました。 この講義の27番目が良いとのこと。時間があれば挑戦したい。
最後に
TFUGとしては初めてのベイズ分科会でした。
勉強に関しては基本はPRMLっぽい雰囲気ですが、独学は厳しいし、もっとわかりやすい本がでてくると期待しています。Deep Learningも最初はさっぱりだったのが、とりあえず動くMNISTや絶対に動く学習済みモデルなどが公開されて、ハードルが下がった気がします。ベイズもそういう情報が増えるとうれしいですね。
発表全てが面白く勉強になりました。次回もぜひ開催して欲しいです。企画をされた佐藤さん、発表者の皆さんありがとうございました。
