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機械学習における統計的理解とPython/Rの実習セミナー

機械学習における統計的理解とPython/Rの実習セミナー

オンライン 開催

開催日

  • 2023年4月4日(火) 10時30分16時30分

プログラム

 「機会学習の数理100問シリーズ」の著者によるPython/Rプログラムを用いたスパースモデリング/グラフィカルモデル/因果探索の実習セミナーとなります。前半では、機械学習の手法であるスパース推定、カーネル処理を理解し、背後にあるロジックを習得します。講演者からの一方通行な講話ではなく、Python/Rのソースプログラムを追い、論理的に考えたことと実装による結果が一致することを実習します。受講者の要望を伺いながら確認、話を進めていきます。後半では、機械学習の手法であるグラフィカルモデルの理解とロジックの習得を目指します。著者の書籍「機械学習の数理100問シリーズ (共立出版、2020年-) 」をベースとして、統計的機械学習の数理・スパース推定・機械学習のためのカーネルなどを理解し、使いこなすための素地となる講演をします。

  1. 第1部 スパースモデリングによる特徴量学習
    1. スパース推定の原理
    2. ロジスティック回帰と遺伝子解析への応用
    3. 生存時間解析
    4. グラフィカルLassoと遺伝子解析への応用
    5. 疑似尤度を用いたグラフの構造学習
    6. Python/Rによる実習
  2. 第2部 グラフィカルモデルと因果探索
    1. ベイジアンネットワーク
    2. PCアルゴリズムとベイジアンネットワークの構造学習
    3. 正定値カーネルと再生核Hilbert空間
    4. Hilbert Schmidt Information Criterion (HSIC) による独立性検定
    5. LiNGAMによる因果方向の決定
    6. 交絡のある場合の対応
    7. Python/Rによる実習

講師

  • 鈴木 讓
    大阪大学 大学院 基礎工学研究科 数理科学領域
    教授

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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