最近データサイエンスやAI開発が流行りですが、この文脈で「ベイズ統計」や「ベイズ推定」という
言葉を聞いたことがある方も多いと思います。
しかしなかなか身近な話ではなく、イメージがつきにくいところもあるのではないでしょうか。
理論書を買ってみたは良いけど挫折してしまったという方もいらっしゃると思います。

そこで当シリーズでは、ベイズ統計について身近で具体的な例題を題材にプロフェッショナルを
お招きし、統計モデリングの真髄についてお話しいただきます。

ぱっと見とっつきづらいベイズ統計モデリングを様々な具体例を通して学ぶきっかけに
していただけたらと思います！！

1. 統計モデリングの目的
    1-1. 統計モデリングとは何か
    1-2. 統計モデリングすると嬉しいこと
2. 最尤推定ハンズオン
    2-1. データを確認する
    2-2. 最尤推定量の計算
3. ベイズ推定ハンズオン
    3-1. ベイズ推定とは
    3-2. ベイズ推定によるパラメータ推定

4/14(日)
受付：　　 15:50〜16:00
セミナー： 16:00〜18:00

※
途中5分ほど休憩を設ける予定です。

神保町駅周辺会議室（九段下駅からも近いです）
東京都千代田区神田神保町2-7  芳賀書店ビル5階
https://www.natuluck.com/kanto/tokyo/ochanomizu/神保町駅前会議室 会議室/

※
普段と場所が異なるのでご注意ください！

・統計モデリングを実践的に学びたい方
・理論だけでなく実装も学びたい方

※
最尤法の簡単な概要は把握している前提で話を進めていきますので、事前知識に自信の
ない方は先に下記の勉強会に一度参加の上ご参加いただけるとスムーズかと思います。
https://ml-for-experts.connpass.com/event/123679/

学生時代は機械学習(主に強化学習)/統計を専攻。
2006年より今日まで業務として機械学習/統計の研究開発に従事。
大手警備会社の研究所、広告会社を経て、2016年からディープラーニングベンチャーにジョイン。
統計モデリング（ベイズ推論）、時系列解析が得意。

ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

・ Python3
以下、Pythonライブラリ（pipでインストール可能）
・ jupyter
・ matplotlib
・ pandas
・ pymc3
・ seaborn

※ インストール手順についてはわからない方は下記を参考にしていただけたらと思います。
（あくまでわからない方用なので、自前の環境がある方はそちらで大丈夫です。下記手順に沿って
失敗した方はお問い合わせ頂ければ対応しますのでお問い合わせください。）
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/python_env

・4,000円（セミナー参加費）

※
・領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします

6名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

事前準備が間に合わない方は事前のご連絡の上30分前に来ていただければ追加1,000円で対応
しますので、前日までにご連絡いただけますと嬉しいです。