統計的機械学習の理論とうま味【提携セミナー】

多変量解析超入門

統計的機械学習の理論とうま味【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

開催日時 2022/6/16(木) 10:30-17:30
担当講師

安田 宗樹 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:49,500円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:55,000円

○非常に丁寧な説明で、分かりやすいと評判のセミナーです!

〇初学者にも分かりやすいよう、統計的機械学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説!

〇しっかりと基礎部分を把握しておきたいという方にもピッタリです。

 

統計的機械学習の理論とうま味

 

≪グラフィカルモデルのデータサイエンス≫

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

本セミナーでは、確率的グラフィカルモデルと呼ばれる統計的機械学習モデルをテーマとして扱います。確率的グラフィカルモデルの利点は、なんと言っても、これ一つで多くのデータサイエンス(データマイニングや人工知能)ができるようになるという点です。これは、昨今の人工知能ブームにより盛り上がっているニューラルネットワークモデルとはその意味で一線を画すものです。データマイニングと人工知能を同時にこなすことのできる確率的グラフィカルモデルは、現在の人工知能の弱点(例えば、作成した人工知能の意味解釈が人間では困難である、など)を補填する可能性を大いに秘めた技術であり、将来の人工知能の核の一つになり得る技術と期待しています。

 

ただ残念なことに、学術業界以外では、確率的グラフィカルモデルに対する認知はまだほとんど広がっていません。本講義では、初学者にも分かりやすいよう、統計的機械学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説し、理論の基礎から全体像、そして、応用に対する考え方に至るまでを習得できるようにします。また、初学者だけに限らず、統計的機械学習理論を多少聞きかじったけれども、しっかりと基礎部分を把握しておきたいという方にもピッタリな内容となっています。内容の性質上、数式が多数出現しますが、必要に応じて補足をしていくので特殊な専門知識は必要ありません。大学初年度レベルの微積分、線形代数、確率統計の知識があるとより楽しめると思います。

 

◆受講後、習得できること

  • 統計的機械学習理論の基礎理解と概要把握から、実装に至るまでの一通りの知識を習得できる。
  • データマイニングと人工知能に関する包括的な知識を習得できる。
  • 新しい機械学習の可能性を知ることができる。

 

◆受講対象者

  • 新しい(将来の)データサイエンスの切り口を知りたい方
  • 確率・統計に基づくデータサイエンスに興味のある方
  • 普通の機械学習に限界を感じている方

 

◆必要な予備知識など

  • 大学初年度レベルの微積分、線形代数、確率統計の知識。

 

◆キーワード

統計的機械学習、グラフィカルモデル、マルコフ確率場、データサイエンス、データマイニング、人工知能

 

◆受講された方の声(一例):

  • 統計的機械学習の理解のために受講させていただきました。基礎的なことから丁寧で分かりやすかったです。
  • 初学者でしたが、非常に分かりやすく説明頂けて助かりました。
  • マルコフ確率場の使用における近似利用の流れ及び確率の基礎から取り扱ってくれて良かったです。
    などなど……ご好評の声を多数頂いております!

 

担当講師

山形大学 大学院理工学研究科 教授 安田 宗樹 氏

 

セミナープログラム(予定)

1. はじめに
(1) データマイニングと人工知能
(2) 機械学習とは何か?
a. 教師あり学習
b. 教師なし学習
(3) 深層学習概説
(4) データマイニングと人工知能の違い
(5) 統計的機械学習の目的とメリット
(6) 確率の基礎と例題
a. 規格化条件
b. 平均・分散
c. 確率の和法則と積法則
d. 例題で理解しよう

 

2. 統計的機械学習の基礎とマルコフ確率場
(1) ベイズ推定
(2) 統計的機械学習の枠組み
(3) マルコフ確率場
a. 確率的グラフィカルモデルとは?
b. ギブスサンプリング
c. ボルツマンマシン
(4) マルコフ確率場の統計的機械学習の方法
a. 最尤法
b. 最尤法と情報理論
c. EMアルゴリズム
(5) マルコフ確率場の問題点
a. 組み合わせ爆発の問題
b. 近似的アプローチ (モンテカルロ積分法)
(6) ガウス型マルコフ確率場

 

3. マルコフ確率場の応用例 (データ生成モデル、データマイニング)
(1) 統計的重回帰分析
a. 通常の重回帰分析
b. マルコフ確率場に基づく重回帰分析
(2) 画像ノイズ除去
(3) 道路交通量の(ナウ・キャスト)推定
(4) グラフマイニング
a. スパースモデリングのアプローチ
b. 項目間の関連マップの抽出

 

4. 人工知能への応用
(1) パターン認識問題とは?
(2) パターン認識問題のベイズ的定式化と逆問題
a. 事後分布による逆推定
b. AIシステムが何を見ているのか?
(3) ベイジアン・ディープラーニング

 

おわりに
(1) 統計的機械学習の意義とこれから

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年6月16日(木) 10:30-17:30

 

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

 

受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名49,500円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき38,500円

 

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名55,000円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき44,000円

 

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

 

●録音・録画行為は固くお断り致します。

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

備考

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
    お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
    お申込みは4営業日前までを推奨します。
    それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
    テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

 

  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

 

お申し込み方法

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★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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