スパースモデリングの基礎と機械学習を用いた最適制御への応用 ~ デモ付 ~ <オンラインセミナー>

~ スモールデータからの機械学習への応用、スパースモデリングの最適化問題やシステム制御への応用 ~

信号処理や機械学習で注目されるスパースモデリングについて基礎からアルゴリズムの実装法まで修得し、最適化問題に応用するための講座

・少量データによる機械学習に適したスパースモデリングによる、最適化問題へのアプローチ手法および応用技術を修得し、実践に活かすためのセミナー!

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 信号処理や機械学習の分野で注目されている技術であるスパースモデリングについて、その考え方や最適化問題の解き方をわかりやすく解説します。はじめに、スパースモデリングの歴史を振り返り、スパースモデリングがどのような問題を対象にしているのかを説明します。

 続いて、多項式回帰の題材を使ってスパースモデリングによるアプローチを「最小二乗法」の観点からわかりやすく説明します。また、スパースモデリングを解くときに重要となる凸最適化について、その初歩から最新のアルゴリズムまで丁寧に説明します。あわせて、MATLABやPythonによる数値計算法についても紹介します。

 最後にスパースモデリングの応用として、スプライン回帰、システム制御および最適物流計画について最新の研究成果の概要を紹介します。

参考図書:スパースモデリング,コロナ社,2017
     その他、ダウンロード可能図書のご案内もいたします

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年06月30日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・スパースモデリングに興味がある技術者・研究者
・信号処理、機械学習、システム制御、画像処理に携わる技術者
予備知識 ・線形代数(行列やベクトルの扱いなど初歩的なもの)の知識は使います
・MATLABまたはPythonについて使用経験があればより深く学べますが、必須ではありません
修得知識 ・スパースモデリングの基礎とその具体的な活用方法が習得できます
・MATLABおよびPythonのプログラムを配布いたします
プログラム

1.スパースモデリングの基礎

  (1).歴史と概要

  (2).スパース性とは

    a.冗長な辞書

    b.劣決定系

    c.ノルム

    d.L0ノルムとスパース最適化

    e.総当り法

 

2.曲線フィッティングで学ぶスパースモデリング

  (1).最適化問題

  (2).多項式曲線フィッティングと最小二乗法

  (3).正則化法

  (4).スパース多項式フィッティング

 

3.凸最適化アルゴリズム

  (1).凸最適化の基礎

  (2).近接作用素

  (3).近接分離法

  (4).近接勾配法

  (5).一般化LASSOとADMM

 

4.スパースモデリングの応用

  (1).スプライン回帰

  (2).システム制御

  (3).最適物流計画

キーワード スパースモデリング 機械学習 MATLAB Python スモールデータ 曲線フィッティング 最適化問題 凸最適化アルゴリズム スプライン回帰 システム制御 物流計画
タグ 統計・データ解析分析AI・機械学習信号処理実験計画・多変量解析データ解析データ分析ITサービス制御
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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