Summary
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」に関連して、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）をゼロから自力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。
\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。
【キーワード】
- MCMC
- ベイズ統計学
【対象者】
- MCMCの概要について知っている
- そもそもMCMCがどういう流れで動いているのかを理解したい方
- stanなどの汎用ツールがうまく使えない(orうまく動かない)場面に遭遇したときに自分の手で実装できるようにしたい方
- ベイズ分析においてより高度な問題に対して対応できる能力を身に付けたい方
【講師】
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）
[略歴]
東京大学経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了
統計数理研究所特任研究員、
東京大学空間情報科学研究センター 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
\受講プログラム/
約60分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、
合計で120分のセミナーとなっております。
【注意事項（必ずお読みください）】
- セミナーの内容に関するご質問への対応は行なっておりません
-
ご購入後の返金は致しかねますので、ご了承ください
【免責事項（必ずお読みください）】
- 本ページの内容は予告なく変更する場合がございます
- 主催者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講座の一部あるいは全部を中止させていただく場合がございます
【お問い合わせ】
ご質問やご不明点などがある方は、お手数ですがフッター部分にある「お問い合わせ」リンクよりご連絡くださいませ。