～ ベイズ推定の意義、ベイズの定理、ベイズ推定のアルゴリズムと実装方法のデモ、ベイズ推定の応用 ～
・ベイズ推定を用いたデータ解析の原理からアルゴリズムと実装方法を修得し、予測やパラメータ推定に活かすための講座！
・ベイズ推定の基礎から、代表的なアルゴリズムと実装法、スペクトル解析や測定終了条件設定の応用を修得し、従来のデータ解析では不可能であった間接測定による高精度な推定に活かそう！
・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実装法および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
本講義では、従来のデータ解析では推定できなかった間接測定量の推定精度は、ベイズ推定を用いることで推定可能となるだけでなく、測定により取得したデータから測定パラメータからモデルに基づく物性パラメータまで精度付きで推定可能となります。
またベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをＸ線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。
※間接測定：対象の知ろうとする量と一定の関係を持つ複数の測定量を得て、関係式から計算を通じて目当ての物理量を得る方法（Wikipediaより）
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 |
・大手、中堅企業、公的機関の技術者、研究者の方 ・設備診断、市場調査、金融、計測、画像、音声、自然言語、生体データ、などのデータ解析、要因分析、パターン認識、時系列データ解析に携わる方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識（ベクトル・行列、微積分、確率・統計） |
| 修得知識 |
・ベイズ推定の考え方と基礎知識 ・ベイズ推定のアルゴリズムとその実装方法 ・ベイズ推定による測定終了条件設定方法 |
| プログラム |
１．ベイズ推定を用いたデータ解析 （１）．従来のデータ解析とその問題点 （２）．ベイズ推定を用いる意義
２．ベイズ推定の基礎 （１）．ベイズの定理 ａ．事前確率、事後確率、尤度 ｂ．因果律と計測 （２）．ベイズ推定の実装（デモ）：アルゴリズムの特徴と選定法 ａ．測定データ生成過程 ｂ．メトロポリス法 ｃ．交換レプリカモンテカルロ法 ｄ．モデル選択
３．ベイズ推定の応用例 （１）．スペクトルのベイズ解析（Ｘ線光電子分光データを例に） ａ．ベイズ推定によるスペクトル分解 ｂ．実際のデータへの適用 ｃ．ハイパーパラメータチューニング （２）．ベイズ推定による測定終了条件設定（磁気コンプトン散乱プロファイルのベイズ解析を例に） ａ．磁気コンプトン散乱測定について ｂ．磁気コンプトン散乱測定の終了条件設定 |
| キーワード | ベイズ推定 ベイズの定理 測定データ生成モデル メトロポリス法 交換レプリカモンテカルロ法 ハイパーパラメータチューニング |
| 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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