技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

統計的データ処理のための確率統計・線形代数入門

統計的データ処理のための確率統計・線形代数入門

~カルマンフィルタ、システム同定、機械学習の基礎~
東京都 開催

開催日

  • 2019年11月25日(月) 10時00分 17時00分

プログラム

 深層学習 (ディープラーニング) に代表される機械学習に対する関心が非常に高まっています。機械学習のユーザであれば、その中身について深く知る必要はないかもしれません。しかし、学習理論を正しく使うためには、その中身を構成する確率・統計理論や線形代数などの数学の知識が必要です。このような知識を持っていれば、この第3次AI ブームが終わっても、それらは次に向けた研究開発に大いに役立つことでしょう。
 本セミナーでは、カルマンフィルタ、システム同定、機械学習などを学ぶために必要な数学に焦点を絞って解説します。まず、難解だと言われる確率論を平易に解説することを試みます。また、その延長線上にある最小二乗法と最尤推定法などの統計的推定論を説明し、最小二乗法の先にある特異値分解法や、機械学習理論でも中心的な理論である正則化法について解説します。さらに、機械学習の分類問題を学ぶためには、高校数学の「平面と方程式」の知識が役立つことをお話しします。最後に、線形基底関数モデルに対する正則化最小二乗法を解説し、時間があればカーネル法についてもお話ししたいと考えています。

  1. はじめに
  2. 確率の基礎
    1. 確率の定義、確率密度関数、期待値
    2. 正規分布とさまざまな確率分布
    3. 多次元正規分布と固有値分解
  3. 統計的推定:最小二乗法と最尤推定法
  4. 最小二乗法によるデータ処理
  5. 最小二乗法の先
    1. 特異値分解を用いた最小二乗解
    2. L2 ノルム正則化法
    3. L1 ノルム正則化法 (LASSO)
  6. 線形分類のための「平面と方程式」
  7. 線形基底関数モデルとカーネル法
    • まとめ

講師

  • 足立 修一
    慶応義塾大学 理工学部 物理情報工学科
    教授

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

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
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時
2020/3/5 PythonとExcelで理解するデータ分析入門 東京都
2020/3/5 ディープラーニングの基礎と実践 大阪府
2020/3/6 Pythonを使った時系列データ分析 東京都
2020/3/6 エンジニアのための実験計画法 & Excel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法入門 大阪府
2020/3/9 テキストマイニングの進め方と研究開発業務への活用 東京都
2020/3/10 ディジタル信号処理によるノイズ・雑音の低減 / 除去技術 東京都
2020/3/10 機械学習の基礎と応用が分かる一日速習セミナー 東京都
2020/3/11 人工知能を活用した研究開発業務の効率化と導入のポイント 東京都
2020/3/11 ベイズ統計学入門 東京都
2020/3/11 製造業におけるディープラーニングの活用とデータ処理の進め方 東京都
2020/3/11 画像認識のためのパターン認識・機械学習の基礎と深層学習 東京都
2020/3/13 ドライバ状態モニタリング/センシング技術と統計処理・機械学習の活用 東京都
2020/3/16 生体情報を利用した感情・心理状態の推定技術 東京都
2020/3/16 画像処理技術を用いた外観検査の自動化・目視検査の自動化 東京都
2020/3/16 自動車用LIDAR技術の基礎と最新動向、自動運転への展開 東京都
2020/3/17 Pythonでデータ分析実務入門・パック (2日間) 東京都
2020/3/17 Pythonでデータ分析実務入門 (応用編) 東京都
2020/3/17 KNIMEを用いたデータ分析入門/ハンズオン講座 東京都
2020/3/17 Pythonによるマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 東京都
2020/3/17 事業化成功・失敗例を踏まえたAI (人工知能) を用いた医療機器開発戦略とレギュレーション対応 東京都