\ベイズ分析での高度な問題に対応する力を培う/

本セミナーでは、好評を博した弊社Qiita記事「MCMCをフルスクラッチで実装するトレーニング方法」(https://qiita.com/ssugasawa/items/dffd68a7bb744a96a8d6) に関連して、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）をゼロから自分で実装するために必要な事項を取り上げ講義およびRによる演習を行います。

最近では標準的なモデルに対するベイズ推定を行うことができるライブラリや、モデルと事前分布を記述するだけで汎用的にMCMCが実行できる環境が整ってきています。
しかし、自分でMCMCを実装するトレーニングを積むことで、下記の点を身につけることができます。
・MCMCがどのように動くかを理解できる
・既存のライブラリが対応していないモデルに対してベイズ推定を行える
・汎用ライブラリがうまく機能しない場合に自分で実装できる

本セミナーでは慶應義塾大学の菅澤先生が登壇し、ギブスサンプラー、メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム、データ拡大法といったMCMCの一般的な方法について講義し、いくつかの標準的なモデルに対して具体的なMCMCアルゴリズムの導出を行います。
そして、導出したアルゴリズムをどのようにコーディングしていくか、アルゴリズムの動作をどのようにチェックしていくかをR言語を使って演習していきます。

本セミナーを受講することにより、MCMCを用いた基本的なベイズ分析の実装方法が習得でき、より高度な問題に対して自分でベイズ分析を行うことができるようになるための基礎力がつきます。