本セミナーは、2024年6月15日に開催したアーカイブセミナーです。

このセミナーは大学1〜2年程度の数学・統計学知識を有していることを前提としております。

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【学習内容】

• ガウス過程回帰における確率的生成モデルの基本概念を理解し、データの生成メカニズムを学べます
• ガウス過程回帰で必要となる多次元正規分布やベクトル・行列を用いた計算手法を習得します
• 無限次元ベクトル空間であるヒルベルト空間の概念を理解し、カーネル関数との関係性を学べます
• ガウス過程回帰における基底関数とカーネル関数の関係、そしてカーネルトリックの原理と応用を理解できます
• ガウス過程回帰の予測分布やエビデンスの計算方法について学び、モデルの精度を向上させる手法を習得します

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【内容】

本セミナーは、講談社 刊行『ガウス過程と機械学習』に沿ったセミナーです。

書籍は本講座の教科書として推奨しております。書籍は下記リンクからご購入ください。

https://www.kspub.co.jp/book/detail/1529267.html

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本セミナーで扱うガウス過程回帰とは、連続的な関数の事前分布であるガウス過程を用いて回帰を行うことで、単純な関数で表現できないような分布のデータを説明する回帰曲線を描くことを可能にするテクニックです。

本セミナーでは、講談社機械学習プロフェッショナルシリーズ「ガウス過程と機械学習」の著者２人が、ガウス過程と機械学習に関する連続講義を行います。今回は、その第１弾という位置づけで基礎的な内容の解説を行います。

第１弾では、対象受講者として、書籍や論文などを読もうとして挫折したひと、読む前に手がかりがほしいひとなどを想定します。初学者がガウス過程回帰を学ぶうえでの難所となっている重要概念のなかで、以下のようなものを取り上げます。

• 確率的生成モデルの考え方
• 多次元正規分布
• ベクトル・行列の関わる息の長い数式計算
• 「ヒルベルト空間」（無限次元ベクトル空間）という概念
• 基底関数とカーネル関数の関係
• カーネルトリック
• 予測分布とエビデンス

ほとんどは大学１〜２年生レベルの知識が前提である一方で、データサイエンス実務で「使える」レベルでモノにしている人は少ない印象があります。

これらの重要概念に関して、教科書という紙メディアでは使えないライブ講義形式ならではの手法を用いて、論理と数式と計算の裏にある直感的な手触りを得ていただくことを目指します。

また、比較的最新の話題にも興味のある方は第２弾（持橋先生のご担当）の受講もおすすめいたします。

本セミナーを受講し、線形回帰・ガウス分布の基本的なアイディアからガウス過程に至る道筋を学びたい方、ガウス過程回帰の方法を通して確率的モデリングに基づく機械学習の方法論を身につけたい皆様のご参加を心よりお待ちしています。  

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【このような方におすすめ】

• ガウス過程回帰を用いた予測モデルや確率的モデリングに関心があり、機械学習の高度な手法を実務に応用したいデータサイエンティスト
• ガウス過程やカーネル手法を利用したモデル構築に興味があり、実務でこれらを活用したい機械学習エンジニア
• ガウス過程やカーネル関数、ヒルベルト空間といった高度な数学概念に基づく機械学習理論を学びたい方
• 確率的モデリングやベイズ的アプローチに興味があり、ガウス過程回帰の理論的背景と応用方法を理解したい方
• 書籍や論文でガウス過程回帰を学ぶのに挫折した経験がある、もしくは基礎的な理解を深めたい初心者から中級者の学習者

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【レクチャー】

• 講義動画
  • 前半：45分
  • 後半：73分
• 講義資料
  • 拡張子：PDF
  • 部数：1部
• 本セミナーは演習はありません

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【講師】

大羽 成征（著者、ミイダス株式会社 シニアリサーチャー）

【略歴】

2020年4月 - 現在ミイダス株式会社, HRサイエンス研究所, シニアリサーチャー

2008年4月 - 2020年3月京都大学 大学院・情報学研究科, 講師

2008年10月 - 2014年3月日本科学技術振興機構, さきがけ研究者

2007年4月 - 2008年3月奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科, 助教

2003年4月 - 2007年3月

【最近の業績】

A Generalized Encoding System for Alpha Oscillations Through Visual Saliency Analysis

Zhen Liang, Fangchao Li, Wanrou Hu, Gan Huang, Shigeyuki Oba, Zhiguo Zhang, Shin Ishii

IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 28(12) 2731-2743 2020年12月

Modularized Predictive Coding-Based Online Motion Synthesis Combining Environmental Constraints and Motion-Capture Data

Jaepyung Hwang, Shin Ishii, Taesoo Kwon, Shigeyuki Oba

IEEE Access 8 202274-202285 2020年

UNI-EM: An Environment for Deep Neural Network-Based Automated Segmentation of Neuronal Electron Microscopic Images.

Hidetoshi Urakubo, Torsten Bullmann, Yoshiyuki Kubota, Shigeyuki Oba, Shin Ishii

Scientific reports 9(1) 19413-19413 2019年12月19日 査読有り

An unsupervised EEG decoding system for human emotion recognition

Zhen Liang, Shigeyuki Oba, Shin Ishii

Neural Networks 116 257-268 2019年8月

Brain Dynamics Encoding from Visual Input during Free Viewing of Natural Videos

Zhen Liang, Hiroshi Higashi, Shigeyuki Oba, Shin Ishii

2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2019年7月 査読有り

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【受講料金】

¥11,000

ベーシックプラン

お支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。

※講義動画のダウンロードはできません