機械学習における統計的理解とPython/Rの実習セミナー

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「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

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