株式会社エイゾスは、2026年4月28日（火）にオンラインウェビナーを開催いたします。
Multi-Sigma®のユーザーの方々から、Multi-Sigma®上で利用できるベイズ最適化の仕組みについてのご質問を受けることがあります。
そのような疑問を持たれる方が多いのではないかと想定し、本講座では、ベイズ統計学の基本的な考え方をできるだけ直感的に整理したうえでベイズ最適化の入口までを1時間で概観します。
ベイズ統計学は、観測データに応じて見立てを更新していく考え方です。
最近、ベイズ統計という言葉をいろいろなところで耳にする機会があると思いますが、
– 事前分布とは何を表しているのか
– 尤度はどのような役割を果たしているのか
– 事後分布をどのように理解すればよいのか
– ベイズ統計学の考え方が、ベイズ最適化にどうつながるのか
といった点が分かりにくい、と感じられることも多いかと思います。
本講座では、まずベイズ統計学の基本として、事前分布・尤度・事後分布の役割をわかりやすく整理します。
そのうえで、ベイズ的な考え方がガウス過程回帰へどのようにつながるのかを説明します。
さらに、予測平均と不確実性を利用しながら次にどの点を評価するとよいかを考えるベイズ最適化について、その全体像を紹介します。
ベイズ最適化では、獲得関数として Probability of Improvement（PI） や Expected Improvement（EI） などが用いられますが、本講座では数式の細部に立ち入りすぎず、これらがどのような考え方に基づいているのかを入門的に解説します。
ベイズ統計学そのものを厳密に網羅することや、MCMCなどの計算アルゴリズムを詳細に扱うことは本講座の目的ではありません。
むしろ本講座では、ベイズ統計学の基本的な見方をつかみ、そこからガウス過程回帰、さらにベイズ最適化へとつながる流れを見通しよく理解することを目指します。
【本講座で学べること】
– ベイズ統計の基本的な考え方の理解
– 事前分布・尤度・事後分布を整理
– ガウス過程回帰の考え方を紹介
– ベイズ最適化の全体像を概観
ベイズ統計学にこれから触れたい方はもちろん、ガウス過程回帰やベイズ最適化に関心はあるものの、両者がどのようにベイズ統計学とつながっているのかを整理したい方にもおすすめの内容です。
※同業他社様、フリーメールでのお申し込みはお受けしておりません。ご理解のほどお願い申し上げます。
◆エイゾス無料ウェビナー◆
日程：2026年4月28日（火） 12:00～13:00
※お申し込み締め切り：2026年4月28日 午前9:00まで
形式：オンライン（Teamsウェビナー）
参加費：無料（事前申込制）
主催：株式会社エイゾス
講師：株式会社エイゾス 事業部長 金井龍一（PhD 統計科学）
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