◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉会 『ベイズ統計学入門』『ベイズ最適化』◆◆

【開催日】 12月13日(金)

【 時間 】  ■「ベイズ統計学入門」10:00-14:30 (12:00-13:00休憩) ■「ベイズ最適化」14:40-18:10

※片方のみの参加も可能ですが、 「ベイズ最適化」は「ベイズ統計学入門」の回に 参加された方、または「ベイズ統計学」の基礎を ご理解の方向けです。

【 会場 】 文京区礫川地域活動センター       https://goo.gl/maps/VaKEXbqtGwuqP2y8A

【 会費 】 各2,000円

【 内容 】 「ベイズ統計学入門」   ベイズの理論   ベイズの定理   確率変数と確率分布   離散型・連続型   ベイズ更新   非ベイズ

「ベイズ最適化」 実験する度に今までの実験結果に基づいて 「ベイズ的に」次の実験をデザインするのが ベイズ最適化です。製造業等、様々な分野で実 験の効率化を図ることが出来ると考えられてい ます。ガウス過程による回帰をうまく使って、 実験計画法における新しい実験候補を探索した り、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパー パラメータ (学習では求まらないため事前に 決めるべきパラメータ) を決定する方法です。 内容は、実験計画法、ベイズ以外の探索手法の 紹介、獲得関数、探索と活用のトレードオフ、 ガウス過程など。
(ソースコードは後日配布)

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インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指し、昨年11月よりデータサイエンス勉強会を始め、40回を超える開催を行ってきました。これからのトレンドに備え、幅広い分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識
について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。

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tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
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