このセミナーへの申込みは終了しています。
以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習
全国
53,900
2024-05-23
Pythonではじめる機械学習入門講座
全国
55,000
2024-06-18
機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用
全国
57,200
2024-06-19
小規模データに対する機械学習の効果的適用法
全国
55,000
2024-06-24
機械学習によるデータ分析の基礎知識と勘所
全国
25,300
■AI活用人材育成講座■『機械学習(ディープラーニング)の基礎・活用・実践<全3回>』
全国
165,000
2024-06-10
第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国
41,800
2024-05-29
機械学習による適応的実験計画 ~ベイズ最適化の基礎と応用~
全国
53,900
2024-05-27
カルマンフィルタ,機械学習を学ぶために必要な数学入門
開催日 |
11:00 ~ 16:30 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | オーム ビル(千代田区神田錦町) |
深層学習(ディープラーニング)に代表される機械学習に対する関心が非常に高まっています。機械学習のユーザであれば,その中身について深く知る必要はないかもしれません。しかし,学習理論を正しく使うためには,その中身を構成する確率・統計理論や線形代数などの知識が必要です。このような知識をもっていれば,この第3次AIブームが終わっても,それらの知識は次に向けた研究開発に大いに役立つことでしょう。 本セミナーでは,カルマンフィルタや機械学習を学ぶために必要な数学に焦点を絞って解説します。まず,難解だと言われる確率論を平易に解説することを試みます。また,その延長線上にある統計的推定論である最小二乗法と最尤推定法を説明します。これらの基礎理論は,カルマンフィルタの理解に役立ちます。さらに,最小二乗法の先にある特異値分解法や,機械学習理論でも中心的な理論である正則化法について解説します。
【講師】
足立修一(あだちしゅういち)氏:慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授(工学博士)
【プログラム】
1 はじめに
2 確率の基礎
2.1 確率の定義と確率密度関数
2.2 期待値の計算,確率モーメント
2.3 正規分布(ガウシアン)とさまざまな確率分布
2.4 多次元確率分布とベイズの定理
3 統計的推定
3.1 最尤推定法
3.2 最小二乗法
3.3 フィッシャーの情報行列
3.4 最小二乗法の性質
4 線形代数
4.1 正方行列の固有値分解
4.2 矩形行列の特異値分解(SVD)
4.3 擬似逆行列と条件数
4.4 平方根行列
5 最小二乗法の先
5.1 特異値分解を用いた最小二乗法の解法
5.2 L2ノルム正則化法
5.3 L1ノルム正則化法(LASSO)
6 まとめ
【受講料】
・お1人受講の場合 46,000円[税別]/1名
・1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)
受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。
関連セミナー
ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習
全国
53,900
2024-05-23
Pythonではじめる機械学習入門講座
全国
55,000
2024-06-18
機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用
全国
57,200
2024-06-19
小規模データに対する機械学習の効果的適用法
全国
55,000
2024-06-24
機械学習によるデータ分析の基礎知識と勘所
全国
25,300
■AI活用人材育成講座■『機械学習(ディープラーニング)の基礎・活用・実践<全3回>』
全国
165,000
2024-06-10
第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国
41,800
2024-05-29
機械学習による適応的実験計画 ~ベイズ最適化の基礎と応用~
全国
53,900
2024-05-27