～ ベイズ推定に必要なベース知識、統計的モデリング・確率的な定式化、モデル選択、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ベイズ推定の応用 ～
・ベイズのアルゴリズムやモデリング、応用例を修得し、ベイズ推定を予測・判別への応用に活かすための講座！
・ベイズ推定の基礎からモデル選択、MCMCや判別・予測への応用を修得し、データ解析の実務に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください
ベイズ推定の基礎と予測・データ分析への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
ベイズ推定は与えられたデータに対して我々がもつ知識や知見をモデリングすることで推論を行う方法です。確率的な定式が入るためにわかりにくい、推定に確率を取り扱うため実装が難しいなどの知見をできるだけ解決できるように、平易な解説とともに講師による実演も交えて、基礎的な内容から実際の応用事例の紹介まで幅広く解説します。
データ解析の経験は不問です。データ科学への関心があればどなたでも歓迎いたします。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| 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 | ・ベイズ推定や機械学習について考え方から実際の応用まで学びたい方 |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識 ・データ解析に必要なPC操作経験などは不問です |
| 修得知識 |
・ベイズ推定に対する考え方や基礎知識 ・ベイズ推定を動かすための手法やアルゴリズムに対する理解 ・ベイズ推定を応用する上で気をつけるべきこと |
| プログラム |
１．ベイズ推定とデータ解析 （１）．データ解析の簡単な例 （２）．ベイズ推定の必要性 （３）．ベイズ推定に必要なベース知識
２．ベイズ推定の基礎 （１）．統計的モデリング・確率的な定式化 （２）．最尤推定法による解法 （３）．ベイズの定理 （４）．モデル選択：AICとBICの違い （５）．マルコフ連鎖モンテカルロ法
３．ベイズ推定の応用 （１）．分光分析におけるベイズ推定 （２）．ノイズのモデリング（ノイズ除去） （３）．計測時間と推定精度の関係（評価） （４）．事後分布による信頼性評価（評価） |
| キーワード | データ解析 ベイズ推定 赤池情報量規準 ベイズ情報量規準 マルコフ連鎖モンテカルロ法 最尤推定法 ノイズ除去 推定精度 事後分布 |
| タグ | 統計・データ解析、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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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