ベイズ推論の基礎と信号処理への応用 ~デモ付~

~ ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術、妨害信号除去への応用 ~

・ベイズ推論を問題解決に「使える」技術として応用するための講座
・初学者にも理解できるようにベイズ統計の基礎から解説する特別セミナー!
・ノイズに強いベイズ信号処理を修得し、製品開発へ応用しよう!

講師の言葉

 本講習は、統計・確率の基礎的な事柄から始めて、ベイズ推論を用いた信号処理と機械学習を初めて学ぶ人たちを対象として解説します。受講者としては、実際に解決すべき問題を抱えた実際の現場で働く技術者を想定しています。
 セミナーでは、予備知識がなくても議論の筋道が追えるよう、数式の展開や導出などを出来る限りていねいに説明し、受講者がそれぞれが抱える問題の解決に「使える知識」としてベイズ機械学習を習得できることを目指します。 また、本講習で説明する方法についてはコンピュータシミュレーションによるデモを行い、有効性が直感的に把握できるようにします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年08月09日(金) 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 ・ベイズ推論を用いた信号処理や機械学習を学びたいと考えている企業の研究者・技術者の方
予備知識 ・大学初年度で学習する程度の確率の基礎知識
・線形数学についての大学初年度程度の基礎知識
・数値計算言語MATLABの基本的な知識があれば望ましい
修得知識 ・ベイズ推論や統計的信号処理についての知識を実際の問題に応用可能な使える知識として習得する
プログラム

1.確率および確率分布
  (1).確率および確率分布の基礎
    a.確率および確率変数
    b.多次元の確率分布とベクトル型確率変数
  (2).正規分布
    a.正規分布の性質
    b.多変量正規分布

2.推定と最小二乗法
  (1).推定の基礎と最尤推定法
    a.推定量の性質:普遍性および有効性
    b.最尤原理と最尤推定法の導出
  (2).線形最小二乗法
  (3).ノイズが無視できない場合の最小二乗解の改良
    a.特異値分解を用いた記述
    b.正則化を用いた解
  (4).ミニマムノルム解
  (5).ミニマムノルム解のL2およびL1正則化

3.ベイズ推論の基礎
  (1).条件付確率とベイズ定理
  (2).線形モデルへの応用
  (3).事前分布の選び方
  (4).事後分布からの未知量の点推定

4.ガウス確率モデルを用いたベイズ推論
  (1).ガウス確率モデルにおける事後分布の導出
  (2).周辺分布と周辺尤度の導出
  (3).EMアルゴリズムとハイパーパラメータの学習
  (4).ベイズ線形回帰
  (5).混合正規分布と観測データのクラス分類
  (6).コンピュータシミュレーションによるデモ

5.ベイズ因子分析と信号処理への応用
  (1).データモデル:信号とノイズの定義
  (2).ノイズ学習と信号・ノイズの分離
  (3).コンピュータシミュレーションによるデモ

6.スパースベイズ推定
  (1).確率モデルと学習アルゴリズム
  (2).解のスパースネスについての考察
  (3).コンピュータシミュレーションによるデモ

7.まとめと質問

キーワード 信号処理 機械学習 ベイズ推論 ベイズ因子分析 スパースベイズ推定 EMアルゴリズム 線形モデル ハイパーパラメータ ミニマムノルム解
タグ AI・機械学習信号処理生体工学データ分析
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 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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