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
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本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。
今や世界の最も貴重な資源は石油ではなくデータであるといわれています。IoTやスマートデバイスの進展により様々な機器から得られる多種多様なビッグデータ。これらの分析と利活用が既に多くの分野で重要な課題になっており、そのための方法論としてベイズ統計や機械学習が注目を集めています。
ベイズ統計は条件付き確率に基いて推測するという一貫した考え方ですので、基本的な考え方が理解できれば様々な場面に応用できます。そこで、本セミナーではベイズ統計の基本的な考え方を多くの例で学んでいきます。特に、様々な職種・業務の方が理解しやすいようにシンプルな活用例をとりあげます。
セミナーの前半ではスライドによる説明に加えて、手を動かす簡単な計算や、Rのサンプルプログラムのデモ (ソースは受講者に配布) もさしはさみます。効率よく理解を深めていきましょう。
後半では、最近話題のベイズ分析ツールRStanと、その基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法) も説明し、様々なモデルで実データのベイズ分析の実践例を示します (ソースは受講者に配布) 。
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| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 2025/11/26 | Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 (製造プロセス/実験計画) | オンライン | |
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| 発行年月 | |
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| 2021/10/18 | 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠 |
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