研究者陣が監修した豊富な動画講義と演習問題で 最短での知識取得・統計検定®︎2級の合格を目指す

本セミナーでは、各ステップに関して中心となる理論や考え方を紹介し、 それらに基づいて実践的な分析の演習を行うことでベイズデータ分析のワークフローの学習をします。

本講義では、『最適輸送の理論とアルゴリズム（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』に関連して、最適輸送とは何者で、何ができるのかについて、直観的に理解するための講義を行います。 最適輸送の数理的な詳細には立ち入らず、最適輸送の概要と活用シーンを最速で掴むことを目標とします。 本セミナーは、講談社 刊行『最適輸送の理論とアルゴリズム』に沿ったセミナーです。 書籍は本講座の教科書として推奨しております。

中山 優吾 日産自動車株式会社

菅澤 翔之助 慶應義塾大学経済学部准教授、株式会社Nospare取締役 兼 CRO

森川 耕輔 アイオワ州立大学 助教授

藤原 幸一 名古屋大学 大学院工学研究科 准教授

セミナー概要

\初歩的な時系列モデルから出発し、ベクトル自己回帰（VAR）モデルと正則化について学びます/ 本講義では、初歩的な時系列モデルから出発し、ベクトル自己回帰（VAR）モデルと正則化について学びます。 最終的には、高次元経済データを用いた時系列予測を行うことが目的です。

セミナー概要

菅澤 翔之助 慶應義塾大学 准教授

菅澤 翔之助 慶應義塾大学 准教授

セミナー概要

小林 弦矢 明治大学 教授

本講義では階層ベイズモデルの構築と高速な数値計算の両方に焦点を当て、モデリングに必要な様々なコンポネントの紹介と確率的プログラミング言語NumPyroによる実装方法について解説を行い、大規模データに対しても階層モデルに基づいたベイズ分析を効果的に行えるようになることを目指します。

小林 弦矢 明治大学商学部専任教授、株式会社Nospare Lead Researcher

本講義では、ベイズモデル選択の基礎的事項（モデル事後確率・ベイズファクター）の説明をしたのち、具体的なモデル比較の方法と複数のモデルの不確実性を考慮したベイジアンモデルアベレージングの考え方について簡単な例を通して解説する。 ベイズ検定もモデル選択の特殊ケースであるが、ベイズ検定（とp-値との関係）についてもその注意点とともに述べる。 ベイズモデル選択において重要な周辺尤度の計算について、代表的な数値計算手法を紹介しRを用いた実装方法について扱う予定である。

小林 弦矢 明治大学商学部専任教授、株式会社Nospare Lead Researcher