ベイズモデリングによる機械学習とその応用

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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具体的な応用事例を通じて、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。

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プログラム

機械学習はデータが少数だと期待していたほど精度が出ないことがあります。また、得られる結果がどれほど信頼を置けるのかがわからなかったりもします。  ベイズモデリングでは、対象に対する知識をモデル化に入れることでデータ不足を補うことができます。
また、確率の形で情報を扱うことで機械学習の結果の確からしさを表現することも可能になります。 同時に機械学習の全体像を確率モデルという観点から俯瞰的に理解することもできます。  本講座では、確率の基本からベイズモデリングの手順を数値例や応用例を交えながらわかりやすく解説します。

  1. 機械学習とベイズモデリング
  2. ベイズ統計学の基本
  3. ベイズモデリングの利点・欠点
  4. ベイズ線形モデルの解説
  5. ベイジアンネットワークによるモデリング
  6. ベイズ推論のための計算法
  7. 転移学習と半教師あり学習への応用
  8. シミュレーションとベイズモデリングによる最適化

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