「ベイズモデリング・機械学習」セミナー2025│基礎・実践テクニック・応用例・最新トピック

■本セミナーの受講形式（会場／Zoom両アイコンある場合は受講形式選択可）

zoom ……Zoomオンライン受講

見逃し視聴あり ……見逃し視聴選択可

○実演や具体的な応用事例も交えながら、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を基礎から学べます！

講師

産業技術総合研究所　人間情報インタラクション研究部門　脳数理研究グループ　上級主任研究員　赤穂昭太郎氏

講師紹介

■ご略歴：
1990年　東大・工学部工学系研究科・修士了
　同年・通産省工業技術院電子技術総合研究所　入所
2001年　独法化に伴い産業技術総合研究所・脳神経情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長
2015年より　産業技術総合研究所・人間情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長
2020年4月より　現職
産業技術総合研究所・人工知能研究センター兼任
理化学研究所・革新知能統合研究センター兼任
統計数理研究所・大学統計教員育成センター兼任

■ご専門および得意な分野・研究：
統計的機械学習や最適化，ニューラルネットワーク

＜その他関連セミナー＞
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日時・受講料・お申込みフォーム

●日時：2025年10月27日(月)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

●受講料：
【オンライン受講（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

【オンライン受講（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」を確認ください。

●録音・録画行為は固くお断りいたします。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

お申込みはこちらから

配布資料・講師への質問など

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・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いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
　（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・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・販売などは禁止いたします。
●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（必ずご確認の上、お申込みください。）

PC／タブレット／スマートフォンなど、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いたします。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。

⇒よくある事例として「弊社ドメイン（johokiko.co.jp）のメールがスパム扱いとなっている」「メールアドレスのご記載ミス」などがございます。お申込み後にフォームへご記載いただいたメールアドレスへ自動返信メールを送信しますので、こちらのメールが受信できない場合、弊社からのZoom入室URLや配布資料のご案内メールもお届けすることができなくなってしまいます。予め受信できる設定にお願いいたします。
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域など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いた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・マイクが使えないなど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
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
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された方は、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
→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」

＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞

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いた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2/6開催セミナーの場合、2/8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・お盆期間などを挟む場合、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、配信期間の延長はいたしません。

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。

セミナーポイント

■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＞