～ 機械学習とベイズモデリング、ベイズモデリングの実践テクニック、ベイズモデリングの広がり（応用）～
・ベイズモデリングの基本を理解し、機械学習への応用技術を実務に活かすための修得講座
・ベイズモデリングに基づく機械学習への実践テクニックを修得し、最適化問題の解決に機械学習技術を活用しよう！
・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。
ベイズモデリングによる機械学習の基礎とデータ分析への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
機械学習の手法は目的によってさまざまなものがあり、学ぶにしても使うにしても迷子になってしまうことがあります。 ベイズモデリングはすべての要素を確率として扱うことにより機械学習にシンプルで統一的な視座を与えてくれます。 また、人間の知識と機械学習を融合したいとか、欠測値の多いデータの扱いに困っているというような実用上の問題点に対しても解決の糸口を与えてくれます。
本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。
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 |
・データ解析や機械学習を実践されようとしている方・実践されている方 ・機械学習をブラックボックスではなく構築することに興味がある方 ・機械学習の結果の信頼性評価など確率的な側面に興味がある方 |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学的知識があればより深く理解できます |
| 修得知識 |
・ベイズモデリングの考え方や基本的な手順 ・ベイズモデリングを用いた多くの機械学習の全体像 |
| プログラム |
１．ベイズモデリングの基本 （１）．確率によるモデリング （２）．機械学習とベイズモデリング （３）．ベイズ統計学の基本 （４）．確率と意思決定 （５）．モデルの選択 （６）．ベイズ線形モデル （７）．ガウス過程 （８）．グラフィカルモデルとベイジアンネットワーク （９）．単純ベイズ法と迷惑メールフィルタ （１０）．ベイズ推論のための計算アルゴリズム
２．ベイズモデリングの実践テクニック （１）．ドメイン知識とシミュレーション （２）．事前分布の決め方 （３）．信念伝播アルゴリズム （４）．事後分布の近似法：変分ベイズ法とクラスタリングにおける実例 （５）．マルコフ連鎖モンテカルロ法と実例
３．ベイズモデリングの広がり（応用） （１）．転移学習と半教師あり学習 （２）．トピックモデルと行列分解 （３）．ベイズ深層学習 （４）．ベイズ最適化による実験計画法 （５）．シミュレーションとレプリカ交換法 （６）．カルマンフィルタ・パーティクルフィルタによるデータ同化 （７）．ノンパラメトリックベイズ法の基本
４．まとめ |
| キーワード | 機械学習 情報抽出 データ解析 パターン識別 異常値検出 強化学習 ベイズモデリング ディープラーニング転移学習 ベイズ深層学習 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ソフト管理、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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