目的

• 論文を読むことでやった感を出し、人生の満足度を高める（主目的）
• 時系列データのクラスタリングと分類についてざっくり理解する
• 論文に慣れる（レビュー論文だけど）
• このテーマにした理由は主催者の趣味です
• 今回からの参加でもOKです。

やること

• 時系列データのクラスタリングと分類に関するレビュー論文をざっくり読む
  • ネットで適当に調べて出てきたこれを読みます　→　Clustering and Classification for Time Series Data in Visual Analytics: A Survey
  • 今回は「IV. TIME SERIES ANALYSIS TECHNIQUES」の「B. CLASSIFICATION」の「4) NEURAL NETWORKS (NN)」以降を読んでいきます
  • 前回までのざっくりまとめはここに保存しています

やらないこと

• 完璧に正しい理解をしようとしない
  • 細かい箇所の理解が合っているかなどはあんまり追求しません
• 時間をかけてじっくり読みすぎない
  • できれば4月中くらいには概観を掴むくらいはしたい
• 数式の証明を深追いしない
  • これをやると1回で1行しか進まないとか起きそうなので……

やるひと、内容

• 主催者が発表者（というか進行）です
  • 今回は「IV. TIME SERIES ANALYSIS TECHNIQUES」の「B. CLASSIFICATION」の「4) NEURAL NETWORKS (NN)」以降を読んでいき、行けるとこまで行きます
  • 次回以降も発表者をやりたいひとがいなければ、引き続き主催者がざっくり読んでいきます
• 発表資料とかは作らず、論文のpdfを画面共有しながら読んでいく予定です

前提条件（というか主催者の理解やスキル）

• 時系列データの意味は知ってる
• Dynamic Time Warping（DTW）はなんとなく知ってる
• 時系列モデリングはふわっと知ってる
  • AR、MAモデルならなんとなくわかるような……くらい
• 深層学習系は Keras で LSTM 使って少し遊んだことがある
  • でも数回遊んだら満足してしまった
  • Pytorch はあんまり知らない（でも今回はレビュー論文なので多分大丈夫……）
• 時系列データの中でもセンサーデータはちょっと馴染みがある
• 普段ほとんど論文読まないので論文の読み方を忘れかけてる
• 以上の前提条件に当てはまらない人でも全く問題ないです
• 途中で質問とかも歓迎します
  • でもあんまり深追いせずに先に進んじゃうかもですが……
• 聞いてるだけでも大丈夫です

開催日程

5/8(土) 20:00 ~ 21:00

（次はその翌週の土曜日を予定していますが、別の曜日になるかもしれません）

会場

BIZMEEを想定しています。
駄目そうだったらSkypeになるかもしれません。
それも駄目そうだったらzoomでやります。

URLは当日conpassのメッセージ機能で通知します。 また、参加者への情報欄にも記載しておきます。

当日までの準備

特にありません。
論文を読んでおくと良いかもです。
万が一に備えてSkypeとzoomを入れておくとより安全です。

費用

なし

定員

最大5名くらい？