Stanで動かすベイズ的機械学習 ~医療費データの分析例~ - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

本記事は、ドコモアドベントカレンダー2024 19日目の記事です🎄 こんにちは！NTTドコモ クロステック開発部の畑元です。業務ではヘルスケア領域におけるデータ分析やAI開発を行っています。 この記事ではベイズ推論による機械学習とRStanを用いた分析例をご紹介します。データサイエンス分野の方には馴染みのある話かもしれませんが、私はよく忘れてしまうので頭の整理も兼ねて書いていこうと思います。 ※数式が崩れる方は、数式の上で右クリックして、Math Settings > Math Renderer > Common HTMLへ設定をご変更ください 1. はじめに 2. ベイズ推論について ベイズの定理 ベイズ推論 ベイズ的機械学習 3. 実際に動かしてみる 準備 探索的データ分析 ベイズ線形回帰 階層モデル 4. おわりに 参考書籍 1. はじめに 近年、AIに関する研究は急速に進歩し、あ

[Ez-style]

自分でモデル構造を線形重回帰モデルと決めて階層ベイズを利用してパラメータを推定しているわけで、どの辺が機械学習なんだろう。ただの流儀の問題かもしれないけど。

[misshiki]

“ベイズ推論による機械学習とRStanを用いた分析例をご紹介します。”