＜実用上の問題解決を目指す＞ベイズモデリング入門＆実践講座～確率の基本からベイズモデリングの最前線～

セミナー趣旨

　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、データ数が少ない状況で機械学習したいとか、人間の知識と機械学習を融合したいとかいった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。

受講対象・レベル

• 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

習得できる知識

• 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

セミナープログラム

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
      a. ベイズモデリングの利点・欠点
   3. ベイズ統計学の基本
      a. 確率の基本事項
      b. ベイズの定理
      c. ベイズモデリングの手順
   4. 確率と意思決定
      a. ベイズ決定理論
   5. モデルの選択
   6. ベイズ線形モデル
      a. ガウス分布について
      b. 最小二乗とベイズの関係
      c. 予測分布
      d. ハイパーパラメータの決め方
      e. 次元の呪い
      f. スパースモデリング
      g. 交差検証
   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
      a. ベイジアンネットワーク
      b. 線形回帰のベイジアンネットワーク
      c. 学習と推論
      d. グラフィカルLASSO
   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
      a. 基本的確率モデルのいろいろ
   2. 事前分布の決め方
      a. 共役事前分布
   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
      a. いろいろなMCMC
      b．stan によるモデリング
      c. モデル選択法
3. ベイズモデリングの広がり
   1. 転移学習と半教師あり学習
   2. ベイズ深層学習
   3. ベイズ最適化による実験計画法
   4. シミュレーションとレプリカ交換法
   5. 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
   6. トピックモデルと行列分解
   7. ノンパラメトリックベイズ法の基本
4. まとめ

□質疑応答□

キーワード：人工知能，機械学習，確率推論

セミナー講師

(国研)産業技術総合研究所　人間情報研究部門・情報数理研究グループ
研究グループ長　博士(工学)　赤穂 昭太郎　氏

セミナー受講料

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