ベイズ推論のための確率・統計
イベント内容
内容概要
最近ゆっくりと脚光を浴び始めているのが「ベイズ推論による機械学習」です。
確率統計学において「最も」重要であると言っても過言ではない「ベイズの定理」を軸として生まれるこの手法は、より高度な確率統計論を駆使し、確率分布のパラメータを「確率的に」予測するという、ディープラーニングとは全く異なる趣を持つ理論です。
ディープラーニングが潜在的に抱える種々の問題を解消するきっかけとなる「ベイズ推論による機械学習」を学ぶために必要な、高度な確率統計の知識をわかりやすくお届けします。
受付・入場時間
開始の10分前から
カリキュラム
- 積分の基本
- 確率変数の期待値、分散、標準偏差
- 代表的な確率分布
- ベルヌーイ分布
- マルチヌーイ(カテゴリカル)分布
- 二項分布
- ポアソン分布
- 正規分布
- ベータ分布
- ガンマ分布
- ディリクレ分布
- ベイズの定理の復習
- ベイズ更新とベイズ推論
- 共役事前分布
- ベイズ推論によるパラメータの推定(ハンズオンを交えて)
- ベータ分布によるベルヌーイ分布のパラメータ推定
- ガンマ分布によるポアソン分布のパラメータ推定
- 正規分布のパラメータ推定
*若干変更なる場合があります。
対象者(受講にあたっての前提知識)
「微分」「線形代数」「確率統計Day1, Day2」講座を受講もしくは、修了相当の理解をしていること
会場へのアクセス方法
土曜日はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前より随時内側から開錠いたします。
ビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します。
https://imgur.com/a/XteLG
遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
スタッフがお迎えに行きます。
ビル館内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。
講座中(休憩時間など)にビル外に外出される際は、スタッフまでお声がけください。
また携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
ビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。
講師
S Akematsu
東北大学理学部数学科卒業。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。著書 線形空間論入門� 。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う。
*もしくは、機械学習に精通した他の講師が務めます。
当日のお持物
ご自身のノートPC(必須)
筆記用具
講座までの準備
なし
領収書
【Paypalでお支払いの場合】
PayPal発行の受領書が領収書となります。
受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。
(当社よりの重複しての領収書発行は行えません)
備考
- 長時間ですので、ところどころ休憩を挟みます
- 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください
- 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします
- 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください
運営団体
注意事項
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※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
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