NumPyro で学ぶ ベイズ統計モデリング 【応用編】 (udemy.com)

NumPyro で学ぶ ベイズ統計モデリング 【応用編】

Google Colaboratory で実践する統計モデリング

太田 英司 太田 英司
データサイエンス / アルゴリズム開発 / 統計解析 / 機械学習 / 深層学習


レビュー
4.5 (11件のレビュー)
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動画 その他(プログラミング)

レビュー

  • やまま やまま
    5.0
    基礎編に続き応用編も参考になりました。 微分方程式や状態空間をトピックに扱っており、統計モデリング〜数理モデルの全体観を掴むのに一役かう講座だと感じました。 ノートブックやスライドも良くできていて、それらをゆっくり読むことでも学びがあるのではないかと思います。本質的なエッセンスをシンプルに整理した記述で、情報の取捨選択がなされて内容が練られている印象、まとめ方が上手だと感じます。 講座全体を通してテーマまわりの参考情報や知見からの勘所が綺麗に盛り込まれていて、例えるなら良き先輩の知見を教えてもらえるような講座になっていると感じます。 ちょいちょい登場する各モデルの良い点についての講師の所感話も、目下勉強中の方には参考になるのではないかと思う、そのため控えめな紹介ではなくその点をもっと聞きたいとも個人的には感じるため今後の口座では所感のお話ももっと盛り込んでいただけると有り難いです。学ぶ側として、参考書にはたくさん当たっており概論や理論は頭の中で把握しているが、いまいち勘所はまだ掴んでいない段階の際は先輩方が包括的な知見から得た結果の所感が参考になり価値があることもあると思う。 動画内での説明時も論理的に明瞭、説明が急に飛躍したり省かれすぎている感じはなく、説明は上手だと感じます。 スライドやノートブックについて何故このような内容や流れになっているか、についても動画内で順を追ってしっかり語ってくれているためついていきやすく安心です。こういう点は非常に大切なことだと思う。 今後、数理モデリングの全体観からは外れすぎず且つもっと踏み込んだトピックも扱った講座も制作していただきたいと思いました。
  • Tony
    5.0
    統計モデリングだけでなく、微分方程式のパラメータ推定についても取り入れられているので、データサイエンティストではない、物理系の人間にもとてもわかりやす内容でした。ただ1点、講座の内容とは関係なく本質的では無いのですが、fillerがもう少し少ないと聴きやすいかと思いました。

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