Pythonによるベイズ学習入門

概要

本講座では、ベイズ主義機械学習(ベイズ学習)の入門的な内容を扱います。 ベイズって言葉はよく聞くけどイマイチ分からない、機械学習とどう関係してるのか知りたい、そんな方を対象としています。

ベイズ学習は、近年注目を集めている機械学習のアプローチの一つです。確率モデルを用いてモデリングと推論を行うものであり、自由にアルゴリズムを構築できるという特徴があります。

今回の入門編では、簡単な例から導入することでベイズ学習の定義、意義を学ぶことができます。 Pythonコードによる実践も行うことで、実践のデータ分析に活きるスキルを身につけることができます。

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】

• Pythonの基本的な文法(for文,if文,関数,numpy)を理解している。
  
• 中学レベルの数学の知識を有している。

※本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです！

この講座で得られること

• 確率モデルの基礎の理解
• ベイズ推定を用いた機械学習の考え方の習得
• Pythonによるベイズの実装

カリキュラム

• ベイズ学習とは
• 確率、ベイズの定理
• モデリング、推論
• ベイズ学習の利点・欠点

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

こんな人にオススメ

• ベイズに興味がある方
• 確率モデルをベースに機械学習を学びたい方

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。

• NumPy
• matplotlib
• pymc3

また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です．

講師

柳浜万里
事業会社のエンジニア。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。AVILENではデータ分析講座の講師リーダーを務める。深層学習を応用したプロジェクトにも携わりつつ、法人研修の講師なども積極的に行う。京都大学大学院修了。大学院では世界初のモデルとなる機械学習を用いた地震予測手法の開発に従事。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

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別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。
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受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。 統計学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。