【初心者向け】ベイズ推論の基礎理論とハンズオン

内容概要

今や、機械学習やデータサイエンスの本を読むと、
ベイズ統計の基本事項が要求される場合であったり、
「ベイズの定理」や「ベイズ推論」という言葉を見かけたりすることが多くなりました。

実際、ベイズ統計の理論の機械学習への応用が、日々、進められています。

そこで、本セミナーでは、ベイズ推論の枠組みを解説すると共に、
Python で実装することで、体系的な理解を目指します。

ベイズ推論の枠組みの理解のためには、線型回帰問題が非常に役立ちます。
このため、理論の解説パートでは、ベイズ推論の基礎事項を整理した後に、
線型回帰問題を軸に話を進めていきます。
さらに、直感的理解を助ける例も説明します。

ハンズオンでは、従来の統計学(頻度主義的統計学やネイマン・ピアソン統計学と言います。)との対比を
体感できるようにします。

https://github.com/StairsToSeventhHeaven/Single/tree/master/Introduction%20to%20Bayesian%20Inference

開催日程

10/14（月）　

受付　　　　　：18:20〜18:30
講義　　　　　：18:30〜19:30
ハンズオン　　：19:30〜20:30

※
途中適宜休憩を設けます。

アジェンダ

・基礎事項の整理
　　確率分布
　　条件付き確率
　　尤度
　　ベイズの定理

・直感的理解を助ける例 (ベイズ更新)

・ベイズ推論の枠組み

・線型回帰モデルを基にしたネイマン・ピアソン統計とベイズ統計の対比

 ・ハンズオン
　　Pythonを用いてハンズオンを行います。

対象者

・ ベイズ統計の概要を掴みたい方
・ 機械学習関係の本を読みたいけど数学の記述でアレルギーが出る・よくわからなくなってしまう方

当日のお持物

・ノートやメモ帳
・ノートPC

費用

・3,500円（2時間）

※ 領収書発行の際は事務手数料として（法人料金も兼ねてます）追加1,000円いただきます。

定員

8名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。