機械学習における統計的理解とPython/Rの実習セミナー【提携セミナー】
| 開催日時 | 未定 |
|---|---|
| 担当講師 | 鈴木 讓 氏 |
| 開催場所 | 未定 |
| 定員 | 未定 |
| 受講費 | 未定 |
★ Python/Rのソースプログラムを用いた実習により、論理と結果を一致させるスキルを習得
★「機会学習の数理100問シリーズ」の著者による
Python/Rプログラムを用いたスパースモデリング/グラフィカルモデル/因果探索の実習
機械学習における
統計的理解とPython/Rの実習セミナー
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
「機会学習の数理100問シリーズ」の著者によるPython/Rプログラムを用いたスパースモデリング/グラフィカルモデル/因果探索の実習セミナーとなります。前半では、機械学習の手法であるスパース推定、カーネル処理を理解し、背後にあるロジックを習得します。講演者からの一方通行な講話ではなく、Python/Rのソースプログラムを追い、論理的に考えたことと実装による結果が一致することを実習します。受講者の要望を伺いながら確認、話を進めていきます。後半では、機械学習の手法であるグラフィカルモデルの理解とロジックの習得を目指します。著者の書籍「機械学習の数理100問シリーズ(共立出版、2020年-)」をベースとして、統計的機械学習の数理・スパース推定・機械学習のためのカーネルなどを理解し、使いこなすための素地となる講演をします。
習得できる知識
- Python/Rのソースプログラムを用いた実習により、論理と結果を一致させるスキル
担当講師
大阪大学教授 博士(工学) ／ 大学院基礎工学研究科 数理科学領域 鈴木 讓 氏
セミナープログラム（予定）
第１部 スパースモデリングによる特徴量学習
１．スパース推定の原理
２．ロジスティック回帰と
遺伝子解析への応用
３．生存時間解析
４．グラフィカルLassoと
遺伝子解析への応用
５．疑似尤度を用いた
グラフの構造学習
６．Python/Rによる実習
第２部 グラフィカルモデルと因果探索
１.ベイジアンネットワーク
２.PCアルゴリズムと
ベイジアンネットワークの構造学習
３.正定値カーネルと再生核Hilbert空間
４.Hilbert Schmidt Information Criterion (HSIC)による独立性検定
５.LiNGAMによる因果方向の決定
６.交絡のある場合の対応
７.Python/Rによる実習
公開セミナーの次回開催予定
開催日
未定
開催場所
未定
受講料
未定
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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