【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）

————————————————-

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。

——————————–
【お問い合わせ／お申込み】
tmiyoshi@meshman.jp　総務部 三好
・ご希望のテーマと日付
・氏名
・所属
・連絡先
をご記入ください。
tel:05088854787
――――――――――――――――
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#datascience_1118
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております！

▼2019年度 2級“直前” 合格対策講習会
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#2019tyokuzen
▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼Twitter
Tweets by Meshman_Insight
▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf