Pythonを用いたスパースモデリングの基礎と実践応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>
~ 実例を用いたスパースモデリングの概要、スパースモデリングにおけるPythonの使い方とデータ分析手法、実問題における適用事例 ~
・スパースモデリングの基礎からデータ分析手法や適用事例まで修得し、信号処理や機械学習の実務に応用するための講座
・Pythonを用いた数値計算から回帰分析、システム制御、最適物流計画などの実践的な応用技術まで修得し、実問題解決へのアプローチに活かそう!
※Pythonのサンプルコードを配布します
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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。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2023年12月26日(火) 10:30 ~ 17:30
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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、電気・機械・メカトロ・設備、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・関心がある技術者や研究者の方
・信号処理や機械学習、システム制御の分野で新しい手法に興味がある方
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予備知識 |
・線形代数の基本的な知識(行列の扱いなど)があれば、より深い理解が可能となります
・Pythonを用いたデモを行いますので、Pythonが実行可能な環境を構築したPCをご準備いただけますとお手元で動かしていただくことも可能です
※Python環境としてはGoogle Colaboratoryをお勧めします
参考文献
・テキスト:永原,スパースモデリング,コロナ社,2017(ISBN:978-4339032222)
・参考書:M. Nagahara, Sparsity Methods for Systems and Control, Now Publishers, 2020(受講者でご希望の方にはPDFのダウンロード用URLをお伝えいたします)
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修得知識 |
・スパースモデリングの基礎およびPythonとCVXPYを用いた実践例
・スパースモデリングの最新の応用事例
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プログラム |
1.実例によるスパースモデリング
(1).特徴量エンジニアリング(LightGBM入門)
(2).コロナ抗体検査への活用事例(グループテスティング)
(3).グループテスティングの数学
(4).総当り法による解法
2.Pythonによるスパースモデリングの解き方
(1).L0最適化とL1最適化
(2).PythonとCVXPYを使った簡単な解析手法
(3).Python CVXPYによる実践デモ
3.カーブフィッティングとスパースモデリング
(1).多項式補間
(2).最小二乗法
(3).過学習と正則化
(4).スパースモデリングによる特徴量選択
(5).Python CVXPYによる実践デモ
4.最新の応用事例
(1).スプライン回帰
(2).スパース制御
(3).最適物流計画
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キーワード |
スパースモデリング Python CVXPY 機械学習 システム制御 最適化 カーブフィッティング 最小二乗法 過学習 正則化 特徴量選択 スパース制御 最適物流計画 信号処理 凸最適化 |
タグ |
統計・データ解析、AI・機械学習、信号処理、イメージセンサ、音声処理、画像処理、ロボット、位置決め、医療機器、紙送り機構、機械、工作機、最適化・応力解析、自動車・輸送機、制御、設備 |
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)
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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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