テーマ |
AIの理解に必須!ベイズ統計学 |
日時 | 2019年6月28日(金) 18:00 ~ 21:00 |
場所 |
日本コンサルタントグループ、第2ニッコンビル、2階プレゼンテーションルーム 東京都新宿区下落合3-16-14 JR山手線目白駅[徒歩6分] |
講師 |
■ 講師 |
内容 | |
■ ベイズ統計学の紹介 ベイズ統計学を使った迷惑メールの選別等では、「受信したメールが、どの程度、典型的な迷惑メールと似ているか」ということを数値評価している。これは類似性の評価であり、ベイズ統計学を使った推定はまさに人工知能の一種と言える。 また、ビルゲーツ氏も自社が競争上優位に立っているのは、ベイズ統計学のおかげだと語ったことがあり、マイクロソフトばかりではなく、Google等のGAFAがベイズ統計学をビジネスに応用しているといわれている。 軍事関係者の間で、ミサイルの信頼性評価や沈没した潜水艦を捜索するためにベイズ統計学を利用したことは良く知られている。 アメリカでは質量ともにベイズ統計学を専攻する者がこの系統分野の過半数を占めているといわれ、今後ますますベイズ統計学は発展するものとされている。 ひるがえって、日本では、そもそも統計学を専攻する大学学部(データサイエンス)の存在すら近年までなかったの現状である。 今後この分野が大きな脚光をあびることは想像に難くないので、情報に携わるITコーディネータとしてもベイズ統計学(ベイズの定理)に関する知識はかなり有効な武器になるのではないかと考える。 ■ ベイズ統計学とは ベイズの定理とは ベイズ定理の証明 事例問題(1):典型問題(薬の効果は?) 事例問題(2):典型問題(発展問題:ベイズ更新) 事例問題(3):理由不十分の原則の問題 事例問題(4):モンティ・ホール問題 事例問題(5):迷惑メールを振り分ける(ナイーブベイズフィルター) 事例問題(6):正規分布に従うデータを分析する ますます発展するベイズ統計学 |
|
主催 |
ITC東京コンソーシアム |
後援 |
ITコーディネータ協会 |
参加費 | ITC東京会員:無償(年会費より) |
非会員:3,000円 | |
懇親会:3,000円 (研修会の後に予定しております。) 21:00 ~ | |
ポイント | ポイント 3時間 (1.5ポイント)上限無しポイント |
申し込み先 | 研修担当 e-mail:kaminaka@keishin-labo.com |
交通 | 第2ニッコンビルとなります。 |