nownab.log | 言語処理のための機械学習入門 第1回
第2回、第3回は自分の担当じゃなかったのでブログさぼりました。
概要
機械学習勉強会で輪読してる言語処理のための機械学習入門の学習メモです。 勉強会用の資料があるのでこちらでは資料に載らなかったメモ等を。
範囲
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- 必要な数学的知識
- 1.6 情報理論
- 1.7 この章のまとめ
資料
https://nownabe.github.io/slides/20180315-ml4nlp-04/index.html#/
1. 必要な数学的知識
1.6 情報理論
1.6.1 エントロピー
1.6.2 カルバック・ライブラー・ダイバージェンス
1.6.3 ジェンセン・シャノン・ダイバージェンス
1.6.4 自己相互情報量
1.6.5 相互情報量
1.7 この章のまとめ
所感
特に書くことなかった。。。
この本から負担を減らすために範囲を少なくしたけど、1週間の範囲がサクッと終わって良い。
言語処理のための機械学習入門
機械学習勉強会について
社内で毎週開催している。本書は輪読形式でまわしているが、題材によって形式は柔軟に変えている。 毎週読む範囲を決めて資料にまとめて発表するという感じでやっている。
また、勉強会で書いたコードや疑問点などをまとめるためにGitHubのレポジトリを活用している。 Wondershake/machine-learning-study: 機械学習勉強会