機械学習のためのカーネル技術の基礎とデータ解析への応用 <オンラインセミナー>

~ 正定値カーネルと再生核Hilbert空間、カーネル計算の実際、MMDとHSIC、Gauss過程と関数データ解析 ~

・機械学習の必須の技術でありながら本質が理解されていない「カーネル技術」を修得し、データ解析へ応用するための講座

・特徴量を関数に対応させることで非線形の情報処理が実現できるカーネル技術の具体的な実装をイメージしたプログラムの読解によりマスターできる特別セミナー!

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講師の言葉

 カーネルというと、上級の機械学習エンジニアでも、本質の理解はおろか、使い方だけ、その場しのぎの対応にとどまっている場合が多い。本講習では、正定値カーネル、再生核Hilbert空間、Bochnerの定理、Mercerの定理、特性カーネル・普遍カーネル、経験過程といった理論的な側面と、Ridge回帰、主成分分析、スプライン、SVM、計算量の低減、固有値固有関数の計算、独立性検定、LiNGAM、Gauss過程、関数データ分析といった応用的な側面の両方を、6時間かけて解説する。
 話を聞くだけでなく、数式を理解し、それに基づいたプログラムを読解し、具体的な実装をイメージする。知識というよりは、数理的なロジックで問題を解決する姿勢を身に着けていただく。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年06月16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 ・機械学習エンジニア、データサイエンティストの方
・システム、ソフト、データ解析分野の技術者の方
予備知識 ・PythonまたはR言語と線形代数の基礎知識
修得知識 ・カーネルの理論、機械学習への応用に関する総合的な知識を修得できる
・断片的な知識ではなく、カーネルの全体像の本質を把握できるレベルまで高めることができる
プログラム

1.正定値カーネル
  (1).行列の正定値性
  (2).カーネル
  (3).正定値カーネル
  (4).確率
  (5).Bochnerの定理
  (6).文字列、木、グラフのカーネル

2.Hilbert空間
  (1).距離空間と完備性
  (2).線形空間と内積空間
  (3).Hilbert空間
  (4).射影定理
  (5).線形作用素
  (6).コンパクト作用素

3.再生核Hilbert空間
  (1).RKHS
  (2).Sobolev空間
  (3).Mercerの定理

4.カーネル計算の実際
  (1).カーネルRidge回帰
  (2).カーネル主成分分析
  (3).カーネルSVM{106}{section.4.3}%
  (4).スプライン
  (5).Random Fourier Features
  (6).Nystr¥“{o}M近似
  (7).不完全Cholesky分解

5.MMDとHSIC
  (1).RKHSにおける確率変数
  (2).MMDと2標本問題
  (3).HSICと独立性検定
  (4).特性カーネルと普遍カーネル
  (5).経験過程入門

6.Gauss過程と関数データ解析
  (1).回帰
  (2).分類
  (3).補助変数法
  (4).Karhunen-L¥‘{o}eve展開
  (5).関数データ解析

キーワード 正定値カーネル Bochnerの定理 Hilbert空間 距離空間 線形空間 内積空間 射影定理 カーネル計算 スプライン MMD HSIC Gauss過程 関数データ解析
タグ AI・機械学習データ解析
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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