~ベイズ的アプローチにより機械学習の全体像をつかむ~
 受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ  

 ベイズモデリングの考え方、基本手順、利点と欠点、ベイズモデリングの実践テクニック 
 実用上の問題点・課題の解決の糸口としてのベイズモデリング 

キーワード:機械学習,少数データ,AIと人間の知識の融合,シミュレーション,最適化,信頼性


日時

【Live配信受講】  2025年9月9日(火)  10:30~16:30
【アーカイブ受講】2025年9月24日(水)  まで受付(視聴期間:9/24~10/7)

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

     機械学習には多くの手法があり、どこから手をつけるべきか迷うことも少なくありません。ベイズモデリングは、すべての不確実性を確率として扱うことで、機械学習を統一的・直感的に理解できる枠組みです。少数データでの学習や人間の知見との融合にも強みがあります。
     本セミナーでは、確率の基本から応用までを平易なデータや事例を用いて解説し、ベイズ的アプローチによる機械学習の全体像をつかむことを目指します。

    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既存の知識と組み合わせて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機械学習の全体像に関する理解

    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. 正則化とベイズの関係
       b. 予測分布
       c. ハイパーパラメータの決め方
       d. スパースモデリング
       e. ガウス過程
     (7)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
       e. 単純ベイズ法と迷惑メールフィルタ
          f. 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

    2.ベイズモデリングの実践
     (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
       a. 変分ベイズ法とクラスタリングにおける実例
       b. トピックモデルと行列分解
     (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

    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

    □質疑応答□

    セミナー講師

    (国研)産業技術総合研究所 情報・人間工学領域 上級主任研究員 博士(工学) 赤穂 昭太郎 先生

    <主なご経歴>
    東京大学大学院工学系研究科修了,機械学習の理論と応用に関する研究に従事
    日本神経回路学会理事

    <ご専門>
    統計的機械学習や最適化、ニューラルネットワーク

    <主なご研究・ご業務>
    機械学習の理論研究やアルゴリズム開発に従事

    <著書・論文>
    ・カーネル多変量解析 岩波書店(2008)
    ・パターン認識と機械学習(共訳)丸善出版 (2007)

    <その他 所属・役職>
    兼任:産業技術総合研究所・人工知能研究センター、理化学研究所・革新知能統合研究センター
    所属学会:電子情報通信学会,日本神経回路 学会

    【Webページ】http://staff.aist.go.jp/s.akaho/index-j.html

    セミナー受講料

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    (備考)※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
        ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。


     

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    機械学習・ディープラーニング   ベイズ統計学

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