★書籍「機械学習の数理100問シリーズ」(共立出版)の著者 鈴木讓先生が講演！
★数式だけではなく、ソースプログラムを追い、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。
確率的グラフィカルモデルと因果推論
＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞
講師
大阪大学 大学院基礎工学研究科 数理科学領域 教授 博士（工学） 鈴木讓 氏
講師紹介
■主経歴
1989年早稲田大学大学院博士課程修了
1989年早稲田大学助手、1992年青山学院大学助手、1994年大阪大学理学部講師、1998年同大学院理学研究科准教授、2017年同基礎工学研究科教授 (現職)、2025年大阪大学数理データ科学教育研究センター(MMDS)センター長
■主要著書
ベイジアンネットワーク入門（培風館、2009年）
確率的グラフィカルモデル（共立出版、2016年）植野真臣他と共著
機械学習の数理100問シリーズ（共立出版、2020年）; 統計的機械学習の数理100問with R 、統計的機械学習の数理100問with Python、スパース推定100問with R、スパース推定100問with Python、機械学習のためのカーネル100問with R、機械学習のためのカーネル100問with Python、渡辺澄夫ベイズ理論100問with R、渡辺澄夫ベイズ理論100問with Python
Statistical Learning with Math and R（Springer, 2020）
Statistical Learning with Math and Python（Springer, 2020）
Sparse Estimation with Math and R（Springer, 2021）
Sparse Estimation with Math and Python（Springer, 2021）
Kernel Methods for Machine Learning with Math and R（Springer, 2022）
Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python（Springer, 2022）
WAIC/WBIC with Math and R（Springer, 2024）
WAIC/WBIC with Math and Python（Springer, 2024）
■本テーマ関連の所属学会・協会・団体等
日本統計学会、日本行動計量学会、日本計算機統計学会、人工知能学会、日本数学会
日時・会場・受講料
●日時 2025年6月20日（金） 10:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●受講料
【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。
●録音・録画行為は固くお断り致します。
■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →
※配布資料等について
●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（ご確認の上、お申込みください。）
・PC／タブレット／スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安（推奨） 下り：20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。開催前日（営業日）の12：00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。
Zoom使用に関する注意事項（クリックして展開）
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
→
確認はこちら
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、
カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→
音声が聞こえない場合の対処例
・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
→
参加方法はこちら
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対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
申込み時に（見逃し視聴あり）を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
（クリックして展開）
・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」
セミナーポイント
■セミナーポイント・参加対象等
グラフィカルモデルは、大学の講義やテキストが少なく、奥が深いので、独学が難しい。
本セミナーでは、数式だけではなく、ソースプログラムを追い、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。データサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者が対象。論理的に把握できた方が、楽しめるように思われる。各人の学習の目標を聞き、質疑応答を重視し、講義が一方的にならないように配慮する。（Rubin因果推論は、講義の対象外となる）。
■受講後、習得できること
・グラフィカルモデルの定義
・カーネルによる独立性、条件付独立性の検定
・ベイジアンネットワークの構造学習（PCアルゴリズム、スコアベース）
・因果順序の推定（LiNGAMとその周辺）
セミナー内容
■セミナープログラム
1.グラフィカルモデルの定義
1.1 条件付き独立性
1.2 グラフの分離性
1.3 グラフによる条件付き独立性の表現（ベイジアンネットワーク、マルコフネットワーク）
2.独立性、条件付き独立性の検定
2.1 正定値カーネルと再生核Hilbert空間
2.2 独立性の検定：Hilbert Schmidt Information Criterion（HSIC）
2.3 条件付き独立性の検定：Kernel-based Conditional Independence（KCI）Test
3.PCアルゴリズム
3.1 PCアルゴリズムの概要
3.2 複数変数による条件付き独立性の検定
3.3 骨格の生成
3.4 骨格に矢印の向きをつける
4.LiNGAM
4.1 LiNGAMの概要
4.2 多変数の場合のLiNGAM
4.3 識別性可能性
4.4 交絡への対応
5.スコアベースの構造学習
5.1 グラフィカルモデルの構造学習
5.2 周辺尤度による構造学習
5.3 変数順序が未知の場合の構造学習
5.4 森を生成する構造学習
6.変数が多い場合の構造学習
6.1 Lasso
6.2 Graphical Lasso
6.3 疑似尤度を規準にグラフを生成する
（質疑応答）
セミナー番号：AD2506N8
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