エンジニアのためのベイズ統計学

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詳細

■講義内容■
この授業では、ベイズ統計学の基礎概念からはじまり、具体的な事例を元にExcelやRでの実演を交えながら企業・団体の情報システム管理・設計者、エンジニアの実務に活きる、教養としてのベイズ統計学を学びます。
ベイズ統計学は「はやり」でもなくただ「目新しい」だけのものではありません。ルーツは古く、簡単な「ベイズの定理」が基礎です。それさえきちんと学べば、あとは多少複雑でも、誰にでもすっきりと理解できます。それだけでなく、応用に対して実にフレキシブルで、とても有用です。
この授業は、基礎理論を柱にしていますが、内容は「わかりやすく」「面白く」「ためになる」基礎編です。 理系であればよりわかりやすい内容ですが、高校3年生程度のレベルであり、特に高度な数学の知識は問いません。

■授業で使用するファイル
第1回-3421_downloads.zip
第2回-3422_downloads.zip
第3回-3423_downloads.zip
第4回-3495_downloads.zip
第5回-3496_downloads.zip
第6回-3497_downloads.zip
第7回-3578_downloads.zip
第8回-3579_downloads.zip
第9回-3580_downloads.zip
第10回-3650_downloads.zip
※授業以外での利用は禁止します。

第1回:基本原理

第2回:「スパム」情報をシャットアウト
現在、良質な情報を不要な迷惑情報(例:スパム・メール)から選別する機能はますます必要になってきています。
この授業では、洪水のようなスパムを除去する「フィルタリング」の基礎として「ベイズ統計学」を学び、有効な論理を与えます。 特に、現代情報社会に生きる専門家(企業・団体の情報システム管理・設計者、エンジニア)には必須知識となります。
※この授業には、サンプルファイルがあります。事前にダウンロードし、授業にご参加ください。

第3回:ワイン銘柄を当てる
ベイズ統計学には、多種多様の情報があっても適切に分類して、「どこからの」データかを要領よく判別できる、Rによる判別分析(LDA)という方法があります。
この授業では実際にワインの銘柄の例を扱い、約10種類も成分を適切に分類・処理していきます。 RによるLDAという方法は、多くのマーケティングや経営に応用もできる手法です。

第4回:レコメンド機能
最近は「おすすめシステム」の花盛りであり、この傾向は今後も「e-コマース」の分野でますます進むと予想されます。システムは、まずはベイズ統計学の簡単な応用で試作・実験できます。
「ベイズの定理」を誰にでもわかるやり方で復習し、これを単純な仮定のもとに「おすすめシステム」にあてはめます。次に多少複雑な現実のケースに発展させますが、エクセルとRを用いて試作の実習を行うので、誰にもこの目で確かめられます。他方、ベイズ統計学とは別の「協調フィルタリング」という直接的、直感的な方法もよく使われており、これも基礎原理を丁寧にかつ簡潔に解説していきます。

第5回:人に優しい新薬開発とベイズ統計学
医学、薬学は今世紀の人類にとって非常に重要なテーマであり、ITの素養を持った人材が求められる領域です。自由な統計学であるベイズ統計学も、統計学の基礎の素養を別途つけることでそのニーズに答えることができます。
ベイズの定理も素朴な表し方から、「分布」というヒストグラムが発展した形に発展しますが、この表し方ではベイズ統計学も一段と冴え、高度な課題を解決できます。
この授業では、人類の健康にかかわりのある「医薬開発」という重要テーマで学んでいきます。そのためのベイズ統計の人道的な役立て方は、ITの活用に重要な考え方です。

第6回:カルマン・フィルタを用いる意思決定
衛星「はやぶさ」のデータが時々刻々と大量に蓄積され、かつ衛星がどのように制御されているか、ITに関わる人なら当然関心を持つと思います。特に、衛星は全ての瞬間で運動しているので、そのデータ分析の効率は格段に高度かつ効率的でなくてはならなりません。
ベイズ統計学は「状態空間表現」という合理的な考え方の元に、著しく効率的な「カルマン・フィルタ」という方法でこの高度な課題を解決します。21世紀の宇宙時代の大量高速なデータを前に、びくともしない合理的分析法を学びましょう。他の経済データにも応用が可能です。

第7回:ベイジアン・ネットによる「人工知能」
ビッグデータは通常、理由や論理を与えず人間に任されます。しかし、データの大きさから、なぜ○○病になるのか、なぜエンジンがかからないのか(バッテリーか、配線か、ガソリンかetc.)などを判断することは非常に大変です。
プロは経験の積み重ねから、上記のような問題箇所を早く見つけますが、ITではプロでなくてもデータさえあればそれに近い判断ができ、その判断の方法を今回ベイズ統計学を用いて紹介します。

第8回:コンピュータによる「あいまい表現」
「ちょっときれい」「かなりいい」「好きでないわけではない」という中間表現は人間的な微妙表現ですが、この人間的な優しさを何とかITであらわすことができないでしょうか。
確率も、起こる確率が0.8といえば「かなり確か」の「かなり」を意味しているので、論理的なyes(1)ともno(0)ともいい切れない似た面があります。この中間の「ファジー論理」はより心理的、工学的ですでに応用されています。地下鉄が止まるときも中間的な段階を少しずつ経て微妙に止まるので、乗客に衝撃もなく止まったことさえ感じません。
このように、0,1だけではなく、0, 0.01, 0.02, ・・・,0.99, 1のように中間的段階もあるファジー理論の考え方を学び、IT時代の人間的優しさを追求します。

第9回:ベイズの定理で勝つコンピュータ・ゲーム
将棋、碁だけが「ゲーム」ではなく、商談、ライバル社との競争、仲間内の競争、国内や国際政治(平和と戦争)、国際的競争などいろいろあり、友人関係も微妙な面があります。
今は「コンピュータ・ゲーム」の時代ですが、「ゲーム」で重要なのは相手の「手」を推量することです。「推量」できれば当方は格段に有利になります。ITでも「ベイズの定理」とコンピュータが結びつけば、面白いゲームができます。ここではまず手始めに簡単な「コンピュータとのじゃんけんゲーム作り」を試しましょう。

第10回:遺伝子のベイズ分析
ヒト・ゲノム(遺伝子)の解読がコンピュータの力で精力的に進められています。分野は「バイオ・インフォマティクス」と言われ、ITの先端分野になっていて、医療や創薬に応用されています。
何十億という膨大な量のデータにも「ベイズ統計学」が役立っており、今回の授業では腫瘍に関係ある遺伝子を見出す研究を紹介します。
腫瘍には非常に多くの遺伝子が関わっているので、診断や治療はバイオ・インフォマティクスの知識と技術抜きでは考えられません。その遺伝子を見出し、一部をカラーで見ながら学びます。

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受講時間 全10回 各1時間
対象者 ・パソナテックから派遣社員・契約社員・プロフェッショナル社員・正社員として就業中の方

※下記の方にお勧めしてます。
・システムエンジニア(初級)
・ソフトウェアエンジニアで、多様なデータを扱う案件に取り組みたい人・人工知能(AI)やfintechに関心がある人 ・コンピュータで統計計算はできるが、どこか自信が持てない人
定員数 提供数に制限がございます。順番をお待ちいただく場合もございますので、あらかじめご了承ください。
費用 無料
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株式会社パソナテック スタッフィンググループ
sr@pasona.tech

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