※このページはjavascriptを有効にしてご覧ください。合宿セミナーを下記の要領で開催します。今回は昨年に続き合宿形式で開催します。講師の先生を中心に、テーマを絞った学習と深い議論が可能です。学会主催で参加費は非常に安価に設定しているため申込みが多数となることが予想されます。定員制、先着順ですのでどうぞ早めにご参加を検討ください。研修所はきれいで清潔、宿泊は個室と環境も抜群です。富士の麓で温泉とおいしい食事を楽しみながら、次の飛躍を目指して3日間集中して学びましょう。正会員8,000円、準会員5,000円です。小森政嗣コース概要:位置情報や心拍などのライフログ,SNS,モーションキャプチャや経験サンプリングのデータのように,人の行動に関する生態学的妥当性が高い時系列データが容易に入手できるようになってきました。これらの時系列分析に対して,まだ近寄りがたいイメージを持っている人も多いのではないでしょうか。時系列分析を取り上げた書籍の多くでは,計量経済学的な指標がとりあげられ,その指標の予測に重点が置かれています。人の行動の時系列データの分析の場合,時間経過に伴う変化を観察する,複数の時系列間の関係(類似度や因果)を明らかにする,多変量時系列データを要約して把握する,など分析の目的も様々で,またそれに応じて手法も様々です。本セミナーでは,時系列データから行動を理解する上で意味のある情報を抜き出すための統計技術やノウハウを,具体的な事例とともに共有することを目指します(Rを用います)。始めとして深層ニューラルネットワークを用いた学習が高い性能を示すタスクが増えています。学習用データの準備、ネットワークの構造の選択、様々な超パラメータの設定など、学習を成功させるためのノウハウも多く、うまく使いこなすのは難しい面もあります。最近では、認識や予測用のモデルだけでなく、確率的生成モデルなども盛んに研究されており、深層学習の応用範囲も広がっています。基礎から最近の深層確率モデルまでを、具体的な事例も含めながら解説したいと思います。”@”に変換してください。