・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
ex) 2/6（月）開催 セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
上記例の場合、2/8（水）から開始となっても2/17まで視聴可能です。
※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
※原則、配信期間の延長は致しません。
※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。
→見逃し視聴について、
こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ） パスワード「123456」
セミナー開催にあたって
■はじめに：
機械学習の手法は目的によってさまざまなものがあり、学ぶにしても使うにしても迷子になってしまうことがあります。 ベイズモデリングはすべての要素を確率として扱うことにより機械学習にシンプルで統一的な視座を与えてくれます。 また、データ数が少ない状況で機械学習したいとか，人間の知識と機械学習を融合したいとかいった実用上の問題点に対しても解決の糸口を与えてくれます。 本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。
■受講対象者：
・データ解析や機械学習を実践されようとしている方・実践されている方
・機械学習をブラックボックスではなく既存の知識と組み合わせて構築することに興味がある方
・機械学習の結果の信頼性評価など確率的な側面に興味がある方
■必要な予備知識：
必須ではないが高校卒業レベルの数学の知識があれば望ましいです。
■本セミナーで習得できること：
・ベイズモデリングの考え方や基本的な手順
・ベイズモデリングを用いた機械学習の全体像に関する理解
など
セミナー内容
１．ベイズモデリングの基本
1）確率によるモデリング
2）機械学習とベイズモデリング
a. ベイズモデリングの利点・欠点
3）ベイズ統計学の基本
a. 確率の基本事項
b. ベイズの定理
c. ベイズモデリングの手順
4）確率と意思決定
a. ベイズ決定理論
5）ベイズ線形モデル
a. 線形モデルの生成モデル
b. 事後分布
c. 正則化とベイズの関係
d. 予測分布
e. ハイパーパラメータの決め方
f. 次元の呪いとスパースモデリング
g. ガウス過程
6）グラフィカルモデルとベイジアンネットワーク
a. ベイジアンネットワーク
b. 知識の利用
c. 学習と推論
d. グラフィカルLASSO
e. 単純ベイズ法と迷惑メールフィルタ
２．ベイズモデリングの実践
1）ドメイン知識とシミュレーション
a. 基本的確率モデルのいろいろ
2）事前分布の決め方
a. 共役事前分布
3）確率伝播アルゴリズム
4）事後分布の近似法
a. 変分ベイズ法とクラスタリングにおける実例
b. トピックモデルと行列分解
5）マルコフ連鎖モンテカルロ法と実例
a. いろいろなMCMC
b. stan によるモデリング
３．ベイズモデリングと応用
1）転移学習と半教師あり学習
2）ベイズ時系列解析とデータ同化
3）ベイズ深層学習
4）ベイズ最適化による実験計画法
5）シミュレーションとレプリカ交換法
＜質疑応答＞
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