〜 ベイズ統計モデリングとRとStanを用いた実習、複数の確率分布の組み合わせたモデリング、パターン認識とベイズ識別器、画像再構成の例 〜
- ベイズ統計の理論から応用技術についてR実習やデモ、事例を通して習得する講座!
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ベイズアプローチに必要な回帰分析の基礎から応用例を学び、データからの推定や識別に活かそう!
※PCは弊社にて用意いたします
〜 ベイズ統計モデリングとRとStanを用いた実習、複数の確率分布の組み合わせたモデリング、パターン認識とベイズ識別器、画像再構成の例 〜
ベイズアプローチに必要な回帰分析の基礎から応用例を学び、データからの推定や識別に活かそう!
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第1部は2章構成となっています。1章では、データの生成メカニズムを深く理解するためのベイズアプローチについて、データ解析環境RとStanを用いた実習を交えながら、基礎から解説を行います。2章では、参加者の多様な興味を想定し、様々な現象に対するベイズアプローチの応用例を紹介します。
第2部も2章構成となっています。1章では、パターン認識技術として、ベイズ推定がどのように使われているかを示します。 パターン識別の実際例として線形識別、非線形識別についてのアルゴリズムの説明と、デモプログラムによる実演をします。2章では、ベイズ推定の画像処理応用として、その理論的基礎と応用例として、超解像、X線CTでの逐次近似再構成、電子顕微鏡画像の3次元再構成の例を示します。
開催日時 |
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開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 | ・ベイズ統計について基礎から学びたい方 (画像処理、状態検知、経済・マーケティング、ソフト開発、心理、気候、地学、など) |
予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識 |
修得知識 | ・ベイズアプローチの実践に必要な基礎知識(ベイズ推論や推定アルゴリズムの概要) ・データ解析環境RとStanを用いた実装方法 ・パターン認識技術の基礎知識(パターン認識とベイズ識別機の設計) ・ベイズ推定による画像の統計的推定手法の理解 |
プログラム |
第1部
1.ベイズ統計モデリングに関する概説とRを用いた実習(2時間程度)
(1).量的変数を予測
a.t検定、回帰分析に対応するモデリング
(2).2値の変数を予測
b.ロジスティック回帰分析に対応するモデリング
(3).カウント変数を予測
c.ポアソン回帰分析に対応するモデリング
2.応用例:複数の確率分布を組み合わせたモデリング(1時間程度)
(1).疫学調査データ
a.児童虐待発生件数と死亡数から、死亡率の推定と比較
(2).検索頻度の少ないキーワードの、GoogleTrendsデータの解析
(3).その他(発展的なモデリングの適用例)
第2部
1.ベイズ識別器によるパターン認識のアルゴリズム
(1).ベイズの基礎
(2).ベイズ識別器
a.ベイズ識別器とは
b.線形識別器 (MATLABデモ)
c.非線形識別機 (MATLABデモ)
d.ベイズ識別器の設計
(3).特徴選択
(4).識別系の評価法
2.ベイズ推定による画像再構成の例
(1).新しい画像処理技術としての不良設定問題を解く
a.不良問題とは
b.不良問題と事前知識
(2).超解像の例
a.ベイズ推定による超解像計算
(3).X線CT像の例
a.X線CTにおける逐次近似再構成法
(4).電子顕微鏡画像の3D再構成の例 |
キーワード | t検定 回帰分析 ロジスティック回帰分析 ポアソン回帰分析 ベイズ推定 ベイズ識別機 線形識別機 非線形識別機 パターン認識 画像認識 R Stan |
タグ | 統計・データ解析、画像認識 |
受講料 |
一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込) |
会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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