教科書はないが、参考資料を配布する。
参考文献
C.M.ビショップ著「パターン認識と機械学習(上・下)」、シュプリンガー・ジャパン、2007/2008
Kevin Murphy著「Machine Learning: a Probabilistic Perspective」、MIT Press、2012
| Ｍ.確率的トピックモデル | 【講義レベル：中級〜上級】 |
| 日時 | １２月１９日（木）〜２０日（金）１０時〜１６時 （１０時間） |
| 講師 | 持橋 大地（統計数理研究所）、岩田 具治、石黒 勝彦（ＮＴＴ コミュニケーション科学基礎研究所） |
| 申込受付期間 | １１月１１日（月）１０時〜１１月２０日（水）１７時 ＞＞ 申込 ＜＜ |
| 受講料（税込） | ５，０００円（受付を確認後、１１月２１日（木）〜２７日（水）の間に受講証で指定した銀行口座振込みで納入、 期日までに納入されない場合は、キャンセルとなります。） |
| 定員 | １００名(先着順) |
| 内容 |
確率的トピックモデルは、大量の言語データや購買データ、ネットワークなどの裏に潜んだ潜在的な構造を発見し、解析や予測に活かすことの可能な統計モデルである。これは上の分野にとどまらず、画像や音声、音楽などを含めた多様なメディアの解析に応用され、多くの成果を上げて注目を集めているが、研究が急速に発展したために今までまとまった解説がなかった。
本講座ではこのような状況に鑑み、確率的トピックモデルの入門から応用までを平易に解説する。大学初級程度の確率の知識を前提に、階層的な混合モデルとしてのトピックモデルの基本的な考え方とその解法、文書・画像・音声等への応用、時系列データや関係データなどへの適用をカバーしたい。時間があれば、この分野の先端についても簡単に触れる予定である。 教科書はないが、参考資料を配布する。 参考文献 C.M.ビショップ著「パターン認識と機械学習(上・下)」、シュプリンガー・ジャパン、2007/2008 Kevin Murphy著「Machine Learning: a Probabilistic Perspective」、MIT Press、2012 |
| 時間割 | |
| 会場 | 統計数理研究所 大会議室 研究所周辺の地図 |
| 開場 | ９時３０分 |
