講座概要
本講座では、ノンパラメトリックベイズ手法の代表例であるガウス過程モデルについて、その理論的基礎から実践的な実装までを体系的に学びます。特に以下の三点を柱とします：
- ガウス過程を用いた回帰モデリングの基本原理
- Stanを用いた実装方法の習得
- 密度推定・潜在ガウス過程モデルなどへの応用展開
初めに、共分散関数の設計やハイパーパラメータの解釈を通じて、ガウス過程の直感的・数理的理解を深めます。その後、Stanによるガウス過程回帰の実装方法を実際のコードを交えながら体験し、誕生日データや白血病生存時間データなどを題材とした応用事例を通じて、モデル構築と解釈のスキルを養います。
さらに、潜在変数モデルや関数データ解析、密度回帰への展開例を取り上げ、実データにおける柔軟なガウス過程モデルの活用方法を紹介します。
【講義動画】94分
【講義資料】1部、PDF
このような方におすすめ
- ガウス過程モデルを使ったノンパラメトリックベイズ回帰に関心がある方
- 共分散関数やハイパーパラメータの意味と設計を理論から学びたい方
- Stanでガウス過程モデルを実装・可視化してみたい方
- 白血病データや誕生日データなど、実データを用いた時系列・生存分析に取り組みたい方
- 潜在ガウス過程モデルや関数データ解析など、応用展開にも挑戦したい方
- ベイズモデリングを「数学」から「応用」へとつなげたいと考えている方
講師プロフィール
小林 弦矢 (コバヤシ ゲンヤ)
明治大学商学部専任教授、株式会社Nospare Lead Researcher
[略歴]
- 神戸大学大学院経営学研究科博士課程後期課程修了
- 東京大学大学院経済学研究科統計学コースにて特別研究員PD、千葉大学准教授を経て現職に就任
主な研究分野はベイズ統計学 / 状態空間モデル / 時空間統計学 / マーケティング・サイエンスはじめ各種応用
サンプル動画
講座の冒頭映像です
注意事項
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