MCMCを自力で実装するトレーニング方法

概要

【受講料金】

一般料金：11,000円

学生料金：5,500円

【本セミナーの学習内容】

本セミナーを受講することで、下記の能力が身につきます。

MCMCの動作原理の深い理解
Rを用いたMCMCアルゴリズムの自力実装スキル
MCMCアルゴリズムの導出と実践的なコーディング方法の習得
既存ライブラリが対応していないモデルへのベイズ推定能力
高度なベイズ分析に対応できる基礎力

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【セミナー概要】

本セミナーでは、好評を博した弊社Qiita記事「MCMCをフルスクラッチで実装するトレーニング方法」(https://qiita.com/ssugasawa/items/dffd68a7bb744a96a8d6)に関連して、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）をゼロから自分で実装するために必要な事項を取り上げ講義およびRによる演習を行います。

最近では標準的なモデルに対するベイズ推定を行うことができるライブラリや、モデルと事前分布を記述するだけで汎用的にMCMCが実行できる環境が整ってきています。

しかし、自分でMCMCを実装するトレーニングを積むことで、下記の点を身につけることができます。
・MCMCがどのように動くかを理解できる
・既存のライブラリが対応していないモデルに対してベイズ推定を行える
・汎用ライブラリがうまく機能しない場合に自分で実装できる

本セミナーではベイズ統計の専門家である株式会社Nospare 取締役菅澤が登壇し、ギブスサンプラー、メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム、データ拡大法といったMCMCの一般的な方法について講義し、いくつかの標準的なモデルに対して具体的なMCMCアルゴリズムの導出を行います。
そして、導出したアルゴリズムをどのようにコーディングしていくか、アルゴリズムの動作をどのようにチェックしていくかについてR言語を用いて演習していきます。

本セミナーを受講することにより、MCMCを用いた基本的なベイズ分析の実装方法が習得でき、より高度な問題に対して自分でベイズ分析を行うことができるようになるための基礎力がつきます。

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【このような方におすすめ】

MCMCを自分で組む際の教科書に載っていないような実践的なTipsを得たい方
アルゴリズムについて復習し、実務や研究における使い分けの基準を理解したい方
高度なMCMCの実装を習得/復習したい方
専門家の経験的知識を元にインサイトを得たい方
Stanなどの汎用ツールがうまく使えない(orうまく動かない)場面に遭遇したときに自分の手で実装できるようにしたい方
そもそもMCMCがどういう流れで動いているのかを理解したい方
ベイズ分析においてより高度な問題に対して対応できる能力を身に付けたい方

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【講師紹介】

菅澤翔之助（慶應義塾大学准教授）

所属：慶應義塾大学経済学部准教授 / 株式会社Nospare 取締役

学位：博士（経済学）（東京大学）

個人HPはこちら

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[経歴]

2023年4月 - 現在：慶應義塾大学, 経済学部, 准教授

2021年4月 - 2023年3月：東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授

2018年4月 - 2021年3月：東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師

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[最近の論文]

Robust inference methods for meta‐analysis involving influential outlying studies

Posterior robustness with milder conditions: Contamination models revisited

Locally adaptive spatial quantile smoothing: Application to monitoring crime density in Tokyo

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[主な書籍等出版物]

『標準ベイズ統計学』, ピーター・D・ホフ (著), 入江薫, 菅澤翔之助, 橋本真太郎 (訳), 朝倉書店, 2022年6月

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ご参加にあたって（必ずご確認ください）

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

一般申込期限：開催日前日 23:59まで
学生申込期限：開催日の3営業日前 23:59まで

【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。

【禁止事項】

セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。

【免責事項】

本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

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MCMCを用いた基本的なベイズ分析の実装方法が習得し、より高度な問題に対して自分でベイズ分析を行うことを目指す

概要