リザバーコンピューティング(RC)の基礎と時系列データの高精度予測への応用  ~ デモ付 ~ <オンラインセミナー>

~ 時系列予測の機械学習の基礎、リザバーコンピューティング(RC)の基礎、高精度予測のための実装例とデモ、非線形システムの学習と予測、過学習の対策とそのポイント ~

・リザバーコンピューティングの特徴と他手法との相違点や特徴を学び、高精度予測のための実装法に活かすための講座

・ニューラルネットワークの基礎から具体的な予測問題の応用例までをデモを通して理解し、RCによる時系列データの高精度予測に活かそう!

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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

 過去の時系列データ(例えば日々変動する気温のデータ)が手元にあるとき、ニューラルネットワークを学習することで、将来の予測を行うことができます。
 リザバーコンピューティング(RC)は数あるニューラルネットワークの中でも単純・高速かつ精度の良い方法として近年注目されています。
 本講義はニューラルネットワークの基礎の解説からはじめ、RCの仕組みを理解した上で実際にサンプルコードを動かして使えるようになることを目標としています。
 ニューラルネットワークの書籍は多数ありますが、本講義の特徴の一つは「RCのミニマルユーザーガイド」をお配りし、それをもとにRCの応用に必要な最低限のエッセンスをお伝えすることです。
 具体的な予測問題(応用例)のデモンストレーションを通して、RCの予測精度や他手法との比較(強みと弱み)、最新の研究状況までを分かりやすく解説いたします。

 

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年03月01日(金) 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 ・時系列データに興味のある方
・ライブラリで機械学習を使ってみたことはあるが、ブラックボックスにせずに中身を理解して応用したい方
予備知識 ・大学1年生程度の微積分(主に偏微分)や線形代数(主に逆行列)の知識

修得知識 ・RCと他の機械学習法との相違点や特徴(利点/欠点)が理解できます
・RCを応用することで解決可能な問題、RCに適した問題を理解できます
・RCのプログラムを自身で実装し、実応用上の問題(課題)に適用するための知識を習得できます   
・時系列データの高精度予測
プログラム

1.はじめに
  (1).時系列予測の機械学習の概要
    ・AI・機械学習の基礎
      a.教師あり、なし学習
      b.強化学習
      c.生成AI、他
  (2).最小二乗法でよくわかる教師あり学習
  (3).ニューラルネットワーク
  (4).リカレントニューラルネットワーク
  (5).リザバーコンピューティングの特徴と他手法との比較

2.リザバーコンピューティング(RC)
  (1).RCミニマルユーザーガイドの紹介:(配布あり)
  (2).データの準備について
    ・教師データとテストデータ
  (3).RCの学習と高精度予測

3.実装例(サンプルコード)の紹介 高精度予測のための実装例のデモ
    ・時系列の高精度予測のデモンストレーション
     (サンプルは配布可能です)

4.非線形システム(カオス時系列)の学習と予測、過学習の対策とそのポイント
  (1).応用1:少量のデータを用いたRCの学習と予測
    ・転移学習とそのポイント  
  (2).応用2:非線形システムのRCの学習とデータ生成
    ・生成AIとそのポイント
  (3).応用3:RCの高精度予測と最先端の理論研究
     ・数理的側面とそのポイント

キーワード 時系列予測 リザバーコンピューティング RC 時系列データ 高精度予測 ニューラルネットワーク 過学習 カオス時系列 非線形システム 教師データ リカレントニューラルネットワーク 教師あり学習
タグ 統計・データ解析AI・機械学習インターネットクラウドコンピューティングシステム営業システム契約研究開発商品開発ソフト教育ネットワーク組み込みソフトロボット統計・データデータ分析ITサービス
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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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日