機械学習ナイーブベイズ～プログラムなしではじめる入門講座～

2018/06/06(水)18:30 〜 21:00 開催

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#アルゴリズム, #機械学習, #データ分析

イベント内容

昨今、機械学習が注目され、様々に活かされ実用されています。本セミナーでは、機械学習の中でも特に多用される決定木・ランダムフォレストを機械学習初心者・中級者に向けて基礎から解説します。

意外と知られていない数理から基礎を学べ、実用まで行うセミナーです。

○ベイズ統計学とは？

ベイズ統計学は１８世紀イギリスの数学者・牧師であるトーマス・ベイズ（1710-1761）が提唱した「ベイズの定理」を基礎にした統計学の体系です。ベイズ理論は過去に発生した出来事の確率を多角的に計算することで、未来の出来事の発生確率を計算するという考えの理論です。本セミナーでは、確率の基礎から学び、ベイズの定理を理解することができます。

○ナイーブベイズとは？

ナイーブベイズ法はベイズの定理を利用に基づいた分類方法です。有効な特徴を用いることが出来れば、①実装が容易、②学習時間も短く、③高い分類精度が得られることから、様々な分野で応用される機械学習の手法です。 ※ナイーブベイズの適用例としてスパムフィルターが有名です。

○受講対象例

文系／理系問わず機械学習に興味のある方
機械学習を数理から知りたい方
決定木を使ったデータ処理、解析をしてみたいと考えている方
PythonやRを使ったプログラミング経験のない方も歓迎です

○セミナー内容

確率の定義・標本空間・事象・確率変数・条件付き確率・など確率論の基礎から学ぶことができる ベイズ統計学の考え方について学ぶことができる ナイーブベイズの仕組み フリーソフト“Weka”によるナイーブベイズの実装 *ナイーブベイズの分析結果を可視化する

○セミナー監修、担当講師

門田　実（かどた　みのる）

＜講師略歴＞
ニューヨーク大学・コロンビア大学にて物理数学の博士号を取得。ニューヨーク大学講師、米国政府の研究機関IPRCでデータサイエンティストとして勤務、首都大学非常勤講師（物理学）、フィラデルフィア州立大学（Temple University,Japan）国際ビジネス学科准教授、外資系IT企業データサイエンティストなどを歴任し同時に執筆活動を行う。衛星画像分析、行動分析、マーケティングデータ分析、人事データ分析など様々なデータ分析に従事した実績を持つ。

○参加費（受講料）