本セミナーは、2024年7月13日に開催したアーカイブセミナーです。

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【学習内容】

• ガウス過程を機械学習および統計的な問題に応用する例を学べます
• ガウス過程のハイパーパラメータ最適化について学べます
• ガウス過程の応用で発生する計算量の問題への対応（高速化）を学べます

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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。

第1弾は「ガウス過程と機械学習の基礎」というタイトルで、大羽先生に解説いただきました。

セミナーは弊社プラットフォーム「EDRIGHT」にて公開しておりますので、本セミナーにご興味のある方はぜひご受講ください。

今回はシリーズの第2弾という位置づけで、第1弾の「ガウス過程と機械学習の基礎」に続いて、ガウス過程を実際に実問題に応用する際に生じる問題と、その解決法について学びます。

第2弾では、第1弾でガウス過程の基礎について受講済みの方、および基礎はすでに知っており、上記のような実際的な問題について学びたい方を対象にします。

ガウス過程の応用例について：

ガウス過程は、現在多くの分野の問題に幅広く適用されています。講座の導入として、ガウス過程がどのような分野で応用されているのかについて、

・機械学習の分野

・それ以外の統計学が適用されている分野

・ベイズ最適化におけるガウス過程の役割

の三つに分けて説明します。

ハイパーパラメータ最適化について：

ガウス過程は、そのままでは「学習」という概念が存在せず、通常の機械学習でいう「学習」にあたるのは、カーネル関数（複雑なデータをより扱いやすくするための変換）の学習になります。

カーネルがハイパーパラメータで記述される際、それをどう最適化するかについて説明します。これには、教科書で説明されていないMCMC法による推定も含みます。

また、カーネル関数は周波数空間にフーリエ変換することにより、それ自体をデータから学習することもできます。こうした高度な方法についても説明します。

ガウス過程の高速化について：

ガウス過程は、ナイーブに行うとデータ数をNとして、N³のオーダーの計算時間がかかる、という点が、理論の難しさに加えて実応用を妨げてきました。しかし、これは過去の話で、現在はもっと高速かつ効率的にガウス過程を用いることのできる方法が存在します。

このために、関数空間(function space)および重み空間(weight space)という概念を導入し、それぞれの場合での高速化について説明します。特に重み空間での表現を用いると、巨大なデータでも逆行列を計算することなく、高速にガウス過程回帰を行うことができます。

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【このような方におすすめ】

• ガウス過程を用いたモデルやベイズ最適化を応用して、高度なデータ分析を実務に活用したい方
• ガウス過程の理論と実装を深く理解し、複雑なデータセットに対して効率的な回帰や予測モデルを構築したい方
• ガウス過程やカーネル関数に関する高度な理論や最適化手法を研究に取り入れたい方
• ベイズ最適化やMCMC法を用いたガウス過程のハイパーパラメータ最適化に関心がある方
• ガウス過程の基礎を理解しており、実問題への応用や高速化手法についてさらに学びたい方

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【レクチャー】

• 講義動画
  • 前半：55分
  • 後半：52分
• 講義資料
  • 拡張子：PDF
  • 部数：1部
• 演習資料はございません。

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【講師】

持橋 大地（統計数理研究所 准教授）

[略歴]

2011年4月 - 現在：統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授

2010年 - 2010年：NTTコミュニケーション科学基礎研究所, リサーチスペシャリスト

2007年 - 2009年：NTTコミュニケーション科学基礎研究所, リサーチアソシエイト

2003年 - 2006年：ATR音声言語コミュニケーション研究所, 専任研究員

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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。

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