⭐本講演では、ベイズ推定を中心に機械学習の基本的な考え方と可能性を基礎から解説する。
⭐階層モデルや時系列モデルなどの確率モデルが、画像処理や音声認識、自然言語処理、対話システムなどの技術課題にどう活用されているかを紹介する。
こちらは8/5実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
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1. 機械学習で何ができるか
1-1. データ指向エンジニアリング
1-2. 推定と生成
2. なぜ今もベイズ統計か
2-1. ベイズモデルの世界観
2-2. 確率の基礎
2-3. 統計的推定
3. ベイジアンモデリング
3-1. 観測変数と潜在変数
3-2. 階層モデル
3-3. 隠れマルコフモデル
4. 深層学習とベイズ統計の関連
4-1. ベイジアンモデルとしてのニューラルネットワーク
4-2. 損失関数の確率解釈
5. ベイズ統計と機械学習の未来
5-1. 人工知能の解釈可能化
5-2. 人間行動のモデル化