小規模データによる機械学習・深層学習の基礎と効率的な有効データの取得技術および応用とそのポイント <オンラインセミナー>

~ ビッグデータとディープデータ、データ解析の手順、少数・高次元データの学習のための技術、人間の知識のモデル ~

・小規模データに対する機械学習の効率的で効果的な適用技術を修得するための講座

・データが少ない場合でも解析可能な技術を修得し、効率的で効果的なデータ解析技術に応用しよう!

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講師の言葉

 現在の機械学習や深層学習ではビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習を前提とすることが多い。しかし現実には、データの取得に金銭的・時間的コストがかかり、少数のデータしか得られないというケースも多く、単純に機械学習・深層学習を適用しても満足のいく精度が出ないことがある。

 本セミナーでは、人間の知識やシミュレーションを援用したり、機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、少数データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年05月01日(水) 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 ・製造業などで少数データを製品設計などにうまく活用したいと思われている方
・機械学習の結果の解釈や評価法に興味がある方
予備知識 ・特に必要ありませんが、高校~大学初級程度の線形代数・確率の知識があるとより理解がしやすいと思います
修得知識 ・人間の知識やシミュレーションを機械学習と組み合わせる技術
・機械学習のための効率的なデータの採取法
・機械学習の結果の解釈や評価の仕方
プログラム

1.機械学習の概要

  (1).ビッグデータとディープデータ

  (2).次元の呪いと汎化能力

    a.線形回帰を例として(一番簡単な機械学習)

    b.汎化能力と高次元データ

  (3).データ解析の基本手順

    a.いろいろな可視化プロット

    b.主成分分析とクラスタリング

    c.機械学習の基本手法

 

2.少数・高次元データの学習のための技術

  (1).スパースモデリングと正則化

    a.交差検証法

    b.いろいろな正則化の比較

  (2).圧縮センシングによる高解像度撮像

    a.ブラックホールやMRIの撮像技術

  (3).シミュレーションデータを活用したスパースモデリング

 

3.人間の知識をモデル化するための技術

  (1).ベイジアンネットを使ったモデル化法

    a.ベイズの定理と生成モデル

    b.ベイジアンネットワーク

    c.グラフィカルLASSO

  (2).ベイズ推論のための計算アルゴリズム

    a.信念伝播法

    b.マルコフ連鎖モンテカルロ法

  (3).データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング

    a.カルマンフィルタとパーティクルフィルタ

 

4.結果の評価・可視化・説明とその技術

  (1).機械学習結果の評価法

  (2).信頼度付き機械学習

    a.ガウス過程回帰

    b.機械学習と仮説検定

  (3).ディープラーニングの結果の解釈と説明

    a.感度分析

    b.敵対的学習

 

5.データ不足を補ういろいろな最適技術

  (1).異常検知のための技術

  (2).半教師あり学習とクラウドソーシング

    a.欠損値補完

  (3).転移学習とマルチタスク学習

    a.ディープラーニングにおける少数画像の学習

  (4).能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法

    a.アクティブラーニング

    b.ベイズ最適化

    c.マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化

キーワード ベイズ統計  R言語によるベイズ統計 推論アルゴリズム ベイズ最適化 ベイズ解析 ベイズ計算 データ不足 教師あり学習 ビッグデータ ディープデータ スパースモデリング カルマンフィルタ パーティクルフィルタ モンテカルロ法  
タグ 統計・データ解析分析AI・機械学習業務改善研究開発データ解析データ分析
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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