確率的グラフィカルモデルの基礎とデータ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用

~ 統計的機械学習の目的とメリット、マルコフ確率場の統計的機械学習の方法、制限ボルツマンマシンを利用したパターン認識 ~

・データマイニングと人工知能を同時にこなすことができる確率的グラフィカルモデルを学び、応用するための講座

・人工知能の弱点を補填し、これからの人工知能の核になると期待される確率的グラフィカルモデルを先取りし、システム開発へ活かそう!

講師の言葉

 本講義では、確率的グラフィカルモデルと呼ばれる統計的機械学習モデルをテーマとして扱います。確率的グラフィカルモデルの利点は、なんと言っても、これ一つで多くのデータサイエンス(データマイニングや人工知能)ができるようになるという点です。これは、昨今の人工知能ブームにより盛り上がっているニューラルネットワークモデルとはその意味で一線を画すものです。データマイニングと人工知能を同時にこなすことのできる確率的グラフィカルモデルは、現在の人工知能の弱点(例えば、作成した人工知能の意味解釈が人間では困難である、など)を補填する可能性を大いに秘めた技術であり、将来の人工知能の核にもなり得る技術と期待しています。
 ただ残念なことに、学術業界以外では、確率的グラフィカルモデルに対する認知はまだほとんど広がっていません。本講義では、初学者にも分かりやすいよう、統計的機械学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説し、理論の基礎から全体像、そして、応用に対する考え方に至るまでを習得できるようにします。また、初学者だけに限らず、統計的機械学習理論を多少聞きかじったけれども、しっかりと基礎部分を把握しておきたいという方にもピッタリな内容となっています。内容の性質上、数式が多数出現しますが、必要に応じて補足をしていくので特殊な専門知識は必要ありません。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年06月11日(火) 10:30 ~ 17:30
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 ・情報処理、システム、データ解析、ネットワーク、画像処理、音声処理、ロボット、自然言語処理他関連企業の方でデータマイニングや人工知能に興味のある方
・新しい(将来の)データサイエンスの切り口を知りたい方
・確率・統計に基づくデータサイエンス理論に興味のある方
予備知識 ・必要事項は随時解説をしますが、大学初年度で学習する程度の微積分・線形代数や確率・統計の知識があれば望ましいです
修得知識 ・統計的機械学習理論の基礎理解と概要把握から、実装に至るまでの一通りの知識を習得できる
・データマイニングと人工知能に関する包括的な知識を習得できる
プログラム

1.はじめに :統計的機械学習の目的とメリット
  (1).データマイニングと人工知能
  (2).機械学習とは何か?
    a.教師あり学習
    b.教師なし学習
  (3).深層学習概説
  (4).データマイニングと人工知能の対比
  (5).統計的機械学習の目的とメリット
  (6).確率の基礎と例題
    a.規格化条件
    b.平均・分散
    c.確率の和法則と積法則
    d.確率の基礎を例題で理解する

2.統計的機械学習の基礎とマルコフ確率場
  (1).ベイズ推定
  (2).統計的機械学習の枠組み
  (3).マルコフ確率場
    a.確率的グラフィカルモデルとは?
    b.ギブスサンプリング
    c.ボルツマンマシン
  (4).マルコフ確率場の統計的機械学習の方法
    a.最尤法
    b.最尤法と情報理論
    c.EMアルゴリズム
  (5).マルコフ確率場の問題点
  (6).問題解決のための近似的計算技術
    a.モンテカルロ積分法
    b.最新のモンテカルロ積分法
    c.確率伝搬法
  (7).ガウス型マルコフ確率場

3.マルコフ確率場とその応用例
   (データ生成モデル、データマイニング)
  (1).統計的重回帰分析
    a.通常の重回帰分析
    b.マルコフ確率場に基づく重回帰分析
  (2).画像ノイズ除去
  (3).道路交通量の(ナウ・キャスト)推定
  (4).グラフマイニング
    a.スパースモデリングのアプローチ
    b.項目間の関連マップの抽出

4.人工知能への応用 :人工知能モデルからの知識発掘
  (1).制限ボルツマンマシン
  (2).パターン認識問題
  (3).制限ボルツマンマシンを利用したパターン認識
    a.制限ボルツマンマシン型分類器
    b.画像認識への応用
  (4).人工知能モデルからの知識発掘 ~ これからの人工知能 ~

5.おわりに
  (1).本講座のまとめ
  (2).統計的機械学習の利点とこれから

キーワード データマイニング 人工知能 統計的機械学習 ベイズ推定 マルコフ確率場 EMアルゴリズム モンテカルロ積分法 データ生成モデル グラフマイニング 深層ボルツマンマシン
タグ 統計・データ解析AI・機械学習ソフト教育
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000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 小田急第一生命ビル(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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