Pythonによるベイズ学習中級編

概要

本講座では、ベイズ主義機械学習(ベイズ学習)の内容を扱います。 入門編に引き続き、
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(入門編受講されてない方は、そちらの受講を推奨しています)。

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のが特徴です。

今回の中級編では、MCMCアルゴリズムと階層モデルについて取り上げます。これらは、ベイズ学習を行う上で中心的な役割を担う分野です。

数式だけでは理解が難しい内容も、丁寧な解説とPythonによるコーディング演習、特にPyMC3の実装を通すことでよりベイズ学習がイメージできるようになるでしょう！

【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。

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

• 基本的な確率分布
• MCMCアルゴリズム
• 階層モデル
• コーディング演習

※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
• MCMCアルゴリズムや階層モデルを学びたい方

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。

• pandas
• numpy
• matplotlib
• pymc3
• arviz

ipynb形式のファイルでコーディング行いますので、Jupyter Notebookのインストールもお願いいたします。
Googleアカウントをお持ちの方は、Google Colaboratoryでも問題ないありません。

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

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全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の10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。

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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。