イベント名 | ベイズモデリングの入門&実践講座 |
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開催期間 |
2023年07月28日(金)
~ 2023年08月08日(火)
【Live配信】 2023年7月28日(金) 10:30~16:30 【アーカイブ配信】 2023年8月8日(火) まで受付け (視聴期間:8/8~8/24) ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
会場名 | 【Live配信(Zoom使用)受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
会場の住所 | オンライン |
お申し込み期限日 | 2023年08月08日(火)16時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
|
ベイズモデリングの入門&実践講座
~ベイズモデリングによる機械学習とその応用~
■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■
データが少数だと期待していたほど精度が出ない、
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、、、、
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
・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
・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
講師 |
(国研)産業技術総合研究所 情報・人間工学領域 上級主任研究員 博士(工学) 赤穂 昭太郎 氏
【講師紹介】
セミナー趣旨 |
機械学習の手法は多種多様で、学ぶにしても使うにしても迷子になってしまうことがあります。ベイズモデリングはすべての要素を確率として扱うことで,機械学習にシンプルで統一的に理解できます。また、データ数が少ない状況で機械学習したいとか,人間の知識と機械学習を融合したいとかいった実用上の問題点に対しても有効です。
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。
セミナー講演内容 |
1.ベイズモデリングの基本
(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
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
(5)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
□質疑応答□
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。
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