ベイズ推論の基礎と信号処理・ノイズ除去への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術、ベイズ統計の応用、センサー信号処理のノイズ除去への応用 ~

・ベイズ推論を信号処理へ応用し、実務の技術課題解決に活かすための講座

・ベイズ統計の基礎からベイズ推論や統計的信号処理の活用技術を修得し、製品開発へ応用しよう!

・初学者の方にも最適で予備知識が無くても具体的な事例を用いて体系的にベイズ信号処理について理解が出来る特別講座です

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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を初めて学ぶ方々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
  • 2020年08月20日(木) 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 オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・通信、信号処理、医療機器、データ解析ほか関連部門の技術者の方
・ベイズ推論を用いた信号処理技術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
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

 (2).線形最小二乗法とその解の特性

 (3).線形推定法

 (4).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

(5).正則化とミニマムノルム解

(6).ミニマムノルム解のL2およびL1正則化

     ・データのノイズを考慮した場合のミニマムノルム解

(7).スパースな解に対する制約

 

3.ベイズ推論の基礎 :ベイズ統計学をもとにした未知量の推定

(1).条件付確率とベイズ定理

(2).線形正規モデルの応用

(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

     ・海底電線の位置推定

 

5.ベイズ因子分析と信号処理・ノイズ除去への応用

(1).センサー信号のモデル化: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

  ・センサー信号のノイズ除去

 

6.スパースベイズ推定

   (1).変分ベイズ法

   (2).解のスパースネスについての考察

   (3).変分ベイズ因子分析

(4).コンピュータシミュレーション

 ・センサー信号のノイズ除去

 

7. まとめと質問

キーワード 信号処理 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 センサー信号
タグ ソフト管理データ解析
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 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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