刊行『ガウス過程と機械学習』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。書籍は下記リンクからご購入ください。本セミナーで扱うガウス過程回帰とは、連続的な関数の事前分布であるガウス過程を用いて回帰を行うことで、単純な関数で表現できないような分布のデータを説明する回帰曲線を描くことを可能にするテクニックです。機械学習プロフェッショナルシリーズ『ガウス過程と機械学習』の著者2人が、ガウス過程と機械学習に関する連続講義を行います。第1弾は「ガウス過程と機械学習の基礎」というタイトルで、大羽先生に解説いただきました。セミナーは弊社プラットフォーム「EDRIGHT」にて公開しておりますので、本セミナーにご興味のある方はぜひご受講ください。今回はシリーズの第2弾という位置づけで、第1弾の「ガウス過程と機械学習の基礎」に続いて、ガウス過程を実際に実問題に応用する際に生じる問題と、その解決法について学びます。第2弾では、第1弾でガウス過程の基礎について受講済みの方、および基礎はすでに知っており、上記のような実際的な問題について学びたい方を対象にします。ガウス過程の応用例について:ガウス過程は、現在多くの分野の問題に幅広く適用されています。・ベイズ最適化におけるガウス過程の役割の三つに分けて説明します。ハイパーパラメータ最適化について:ガウス過程は、そのままでは「学習」という概念が存在せず、通常の機械学習でいう「学習」にあたるのは、カーネル関数(複雑なデータをより扱いやすくするための変換)の学習になります。カーネルがハイパーパラメータで記述される際、それをどう最適化するかについて説明します。これには、教科書で説明されていないMCMC法による推定も含みます。カーネル関数は周波数空間にフーリエ変換することにより、それ自体をデータから学習することもできます。した高度な方法についても説明します。ガウス過程の高速化について:ガウス過程は、ナイーブに行うとデータ数をNとして、N3のオーダーの計算時間がかかる、という点が、理論の難しさに加えて実応用を妨げてきました。これは過去の話で、現在はもっと高速かつ効率的にガウス過程を用いることのできる方法が存在します。space)という概念を導入し、それぞれの場合での高速化について説明します。重み空間での表現を用いると、巨大なデータでも逆行列を計算することなく、高速にガウス過程回帰を行うことができます。11,000ベーシックプランお支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。※講義動画のダウンロードはできません。本画面上部の「受講申込はこちら(外部サイトへ遷移します)」をクリックしてください。EDRIGHTというアーカイブセミナー受講プラットフォームに遷移しますので、お支払いをお願いいたします。お支払い完了後、すぐにセミナーを受講していただけます。万が一、セミナーの資料や動画が異なる、動画や資料が閲覧できないなどの不備がございましたら、運営へお問い合わせください。