Boosting)は今年10月に発表されたアルゴリズムで、XGBoost等と同じ勾配ブースティングの派生形です。通常の勾配法ではなく、パラメータ空間の構造を考慮した自然勾配法を用いることで、これまでの勾配ブースティングでは予測できなかった確率分布(予測の不確かさ)の予測を可能にしています。本セミナーでは、NGBoostのアルゴリズムについて、そもそも自然勾配法とは?も含め徹底的に解説します。・ノートとペン・本論文とノートPC(あると聞きやすいと思います。以下の論文がベースとなります。https://arxiv.org/abs/1910.03225対象論文を事前に軽く読み流してくると聞きやすいと思います。決定木、ランダムフォレスト、アンサンブル学習、勾配ブースティングの基本的な知識は仮定します。事前知識に自信が無い方は以下に目を通してきて下さい。・決定木、ランダムフォレスト、アンサンブル学習https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf1https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf2https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf3https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf4https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_rf5・勾配ブースティングXGBoostの原論文の2章までhttps://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf有料になりますが、以前同シリーズで行ったXGBoostのセミナー資料も参考になると思います。その後、メガバンクでクオンツとして市場リスク管理業務に従事。現在はベンチャーでAI融資審査モデルの開発に携わる。AIで金融サービスの変革を夢見る機械学習エンジニア。領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。領収証発行の際は事務手数料として(法人料金も兼ねて)追加で1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。参考としてこれまでの同シリーズの開講情報をまとめておきます。・ニューラルネットワークが万能近似器であることの証明https://ml-for-experts.connpass.com/event/137501/・XGBoosthttps://ml-for-experts.connpass.com/event/144710/・深層化による、ニューラルネットワークの表現能力の向上https://ml-for-experts.connpass.com/event/149549/ご参加にあたってのお願い無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。体調不良などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。