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

統計的機械学習モデルの基礎

統計的機械学習モデルの基礎

～グラフィカルモデルの全容とデータサイエンスへの応用～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

本セミナーでは、確率的グラフィカルモデルと呼ばれる統計的機械学習モデルをテーマとして扱い、統計的機械学習モデルの基礎から応用、実装について詳解いたします。

開催日

  • 2021年10月27日(水) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 統計的機械学習の応用分野の技術者、開発者、研究者
    • 情報処理
    • システム
    • データ解析
    • ネットワーク
    • 画像処理
    • 音声処理
    • ロボット
    • 自然言語処理
    • データマイニング
    • 人工知能など

修得知識

  • 統計的機械学習理論の基礎と概要
  • 統計的機械学習システムの実装
  • データマイニングと人工知能に関する包括的な知識

プログラム

　本セミナーでは、確率的グラフィカルモデルと呼ばれる統計的機械学習モデルをテーマとして扱います。確率的グラフィカルモデルの利点は、なんと言っても、これ一つで多くのデータサイエンス (データマイニングや人工知能) ができるようになるという点です。これは、昨今の人工知能ブームにより盛り上がっているニューラルネットワークモデルとはその意味で一線を画すものです。データマイニングと人工知能を同時にこなすことのできる確率的グラフィカルモデルは、現在の人工知能の弱点 (例えば、作成した人工知能の意味解釈が人間では困難である、など) を補填する可能性を大いに秘めた技術であり、将来の人工知能の核の一つになり得る技術と期待しています。ただ残念なことに、学術業界以外では、確率的グラフィカルモデルに対する認知はまだほとんど広がっていません。
　本講義では、初学者にも分かりやすいよう、統計的機械学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説し、理論の基礎から全体像、そして、応用に対する考え方に至るまでを習得できるようにします。また、初学者だけに限らず、統計的機械学習理論を多少聞きかじったけれども、しっかりと基礎部分を把握しておきたいという方にもピッタリな内容となっています。内容の性質上、数式が多数出現しますが、必要に応じて補足をしていくので特殊な専門知識は必要ありません。

  1. はじめに
    1. データマイニングと人工知能
    2. 機械学習とは何か?
      1. 教師あり学習
      2. 教師なし学習
    3. 深層学習概説
    4. データマイニングと人工知能の違い
    5. 統計的機械学習の目的とメリット
    6. 確率の基礎と例題
      1. 規格化条件
      2. 平均・分散
      3. 確率の和法則と積法則
      4. 例題で理解しよう
  2. 統計的機械学習の基礎とマルコフ確率場
    1. ベイズ推定
    2. 統計的機械学習の枠組み
    3. マルコフ確率場
      1. 確率的グラフィカルモデルとは?
      2. ギブスサンプリング
      3. ボルツマンマシン
    4. マルコフ確率場の統計的機械学習の方法
      1. 最尤法
      2. 最尤法と情報理論
      3. EMアルゴリズム
    5. マルコフ確率場の問題点
      1. 組み合わせ爆発の問題
      2. 近似的アプローチ (モンテカルロ積分法)
    6. ガウス型マルコフ確率場
  3. マルコフ確率場の応用例 (データ生成モデル、データマイニング)
    1. 統計的重回帰分析
      1. 通常の重回帰分析
      2. マルコフ確率場に基づく重回帰分析
    2. 画像ノイズ除去
    3. 道路交通量の (ナウ・キャスト) 推定
    4. グラフマイニング
      1. スパースモデリングのアプローチ
      2. 項目間の関連マップの抽出
  4. 人工知能への応用
    1. パターン認識問題とは?
    2. パターン認識問題のベイズ的定式化と逆問題
      1. 事後分布による逆推定
      2. AIシステムが何を見ているのか?
    3. ベイジアン・ディープラーニング
  5. おわりに
    1. 統計的機械学習の意義とこれから
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 安田 宗樹 氏
    山形大学 大学院 理工学研究科 情報・エレクトロニクス専攻
    教授
ページのトップヘ

主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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
: 30,400円 (税別) / 33,440円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750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 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

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 と 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。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • 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。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/6/3 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
2026/6/4 ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 オンライン
2026/6/9 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/6/10 ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 オンライン
2026/6/11 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/6/12 知的センシングの要素技術と実装アプローチ オンライン
2026/6/12 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
2026/6/15 ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 オンライン
2026/6/19 実機データでつくるAI制御モデル オンライン
2026/6/19 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 オンライン
2026/6/19 ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 オンライン
2026/6/23 AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 オンライン
2026/6/23 生成AIの平均的な正解を超えるテキスト分析 オンライン
2026/6/23 機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング オンライン
2026/6/24 AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 オンライン
2026/6/24 Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 オンライン
2026/6/24 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/6/25 Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 オンライン
2026/6/25 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/6/25 少数・不揃いな計測データの機械学習とモデル設計 オンライン
ページのトップヘ