確率的グラフィカルモデルと因果探索

機械学習的なアプローチとR/Pythonプログラミング

セミナー講師

大阪大学 基礎工学研究科 教授 博士(工学) 鈴木 讓 氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合44,000円、
　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
　 メールまたは郵送でのご案内となります。
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受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにPDFにてお送りいたします。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

セミナー趣旨

　グラフィカルモデルは、大学の講義やテキストが少なく、奥が深いので、独学が難しい。本セミナーでは、数式だけではなく、ソースプログラムをおい、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。データサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者が対象。論理的に把握できた方が、楽しめるように思われる。(Rubin因果推論は、講義の対象外となる)。
　また、ベイジアンネットワークやLiNGAMは、結果の解釈などで悩んでいる方が多い。講演者が一方的に通り一遍の話をするのではなく、参加者の要望を聞いて、それに沿って学習を進めていく。また、質疑の時間を多く取り、一緒に考えていく。

受講対象・レベル

・開発者、研究者、大学院生

必要な予備知識

・RまたはPythonの操作 (実習を含むため)

習得できる知識

・この分野をリードしてきた一流の講師から指導を受けることによって、確率的グラフィカルモデルと因果推論に関して、専門的な視点が身につく。また、今後、機械学習、データサイエンスの学習を進めていく上での姿勢が身につく。

セミナープログラム

1. グラフィカルモデルの定義
　1.1　条件付き独立性とグラフの分離性
　1.2　マルコフネットワークとベイジアンネットワーク

2. 独立性、条件付き独立性の検定
　2.1  離散データの相互情報量の推定と、独立性、条件付き独立性
　2.2  正定値カーネルと再生核Hilbert空間
　2.3  Hilbert Schmidt Information Criterion (HSIC)

3. ベイジアンネットワークの構造学習
　3.1 PCアルゴリズム
　3.2 スコアベースの構造学習
　3.3 森の学習

4. 因果順序の推定
　4.1 LiNGAMの一般論
　4.2 多変数の場合のLiNGAM
　4.3 交絡のある場合

5. 高次元の場合の対応
  5.1 Lasso
  5.2 グラフィカルLasso
  5.3 疑似尤度を用いたグラフの構造学習

 【質疑応答】

グラフィカルモデル,因果探索,ベイジアンネットワーク,LiNGAM,セミナー,講演,研修