〜 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
ベイズモデリングの基礎と統計的推定・パターン認識への応用例 〜1人1台ＰＣ実習付〜
講師の言葉
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。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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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