ベイズモデリングの入門＆実践
～ベイズモデリングによる機械学習とその応用～
■データが少数だと期待していたほど精度が出ない、
得られる結果がどれほど信頼を置けるのかがわからない。
■ブラックボックス化しないために機械学習に既知の知識を融合させたい、、、、
■企業での実問題、課題への解決の糸口に
■確率の基本からベイズモデリングの最前線を単純なデータを使った実演や
具体的な応用事例から理解する
■ベイズモデリングの考え方、基本手順、利点と欠点、ベイズモデリングの実践テクニック
■実用上の問題点・課題の解決の糸口としてのベイズモデリング
日時
【ライブ配信】 2024年7月22日（月） 10:30～16:30
【アーカイブ配信】 2024年8月2日（金） まで受付(視聴期間：8/2～8/20）
受講可能な形式：【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ
セミナー趣旨
本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像の理解を目指します。
受講対象・レベル
・データ解析や機械学習を実践されようとしている方・実践されている方
・機械学習をブラックボックスではなく既存の知識と組み合わせて構築することに興味がある方
・機械学習の結果の信頼性評価など確率的な側面に興味がある方
習得できる知識
・ベイズモデリングの考え方や基本的な手順
・ベイズモデリングを用いた機械学習の全体像に関する理解
セミナープログラム
（1）確率によるモデリング
（2）機械学習とベイズモデリング
a. ベイズモデリングの利点・欠点
（3）ベイズ統計学の基本
a. 確率の基本事項
b. ベイズの定理
c. ベイズモデリングの手順
（4）確率と意思決定
a. ベイズ決定理論
（5）モデルの選択
（6）ベイズ線形モデル
a. 正則化とベイズの関係
b. 予測分布
c. ハイパーパラメータの決め方
d. スパースモデリング
e. ガウス過程
（7）グラフィカルモデルとベイジアンネットワーク
a. ベイジアンネットワーク
b. 線形回帰のベイジアンネットワーク
c. 学習と推論
d. グラフィカルLASSO
e. 単純ベイズ法と迷惑メールフィルタ
f. カルマンフィルタ・パーティクルフィルタによるデータ同化
2．ベイズモデリングの実践
（1）ドメイン知識とシミュレーション
a. 基本的確率モデルのいろいろ
（2）事前分布の決め方
a. 共役事前分布
（3）信念伝播アルゴリズム
（4）事後分布の近似法
a. 変分ベイズ法とクラスタリングにおける実例
b. トピックモデルと行列分解
（5）マルコフ連鎖モンテカルロ法と実例
a. いろいろなMCMC
b．stan によるモデリング
3．ベイズモデリングの広がり
（1）転移学習と半教師あり学習
（2）ベイズ深層学習
（3）ベイズ最適化による実験計画法
（4）シミュレーションとレプリカ交換法
□質疑応答□
セミナー講師
略歴
東京大学大学院工学系研究科修了，
機械学習の理論と応用に関する研究に従事
専門
統計的機械学習や最適化，ニューラルネットワーク
セミナー受講料
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※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
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※他の割引は併用できません。
受講、配布資料などについて
ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）
配布資料
- PDFテキスト(印刷可・編集不可)
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