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機械学習の基礎とテキストマイニングへの応用

機械学習の基礎とテキストマイニングへの応用

～再帰型ニューラルネットワークと長・短期記憶 (LSTM)～
東京都 開催 会場 開催 演習付き
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開催日

  • 2016年12月5日(月) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者

プログラム

　本講義では、テキストを対象とした機械学習のいくつかの手法を取り上げ、テキストマイニングへの応用を解説します。
　特に、深層学習のテキスト処理への適用として、再帰型ニューラルネットワークと長・短期記憶 (LSTM) を取り上げます。また、機械学習の基本アルゴリズムのPython を用いた実装例を解説します。

講義項目
  1. 発展する人工知能の技術基盤
    1. AlphaGo のインパクト
    2. クラウドサービスによる機械学習の利用
    3. フレームワークの普及 (Caffe, Chainer, Tensorflow)
    4. 機械学習をどのように学ぶか
  2. テキストマイニングと評判分析
    1. データマイニングのプロセス
    2. テキストマイニングの役割
    3. 事例 (コールセンターにおけるコンタクト履歴)
    4. 評判分析の枠組み
    5. 文書識別の例 (単純ベイズ法)
  3. ニューラルネットワークの基礎
    1. 応用事例から見た発展の歴史
    2. 多層ネットワークのモデル
    3. 誤差逆伝播法によるパラメータ推定
    4. 制約ボルツマンマシン
    5. 音声認識における深層学習の利用例
  4. 再帰型ニューラルネットワーク
    1. 再帰型ネットワークによる言語モデル
    2. 単語のベクトル表現 (Word2Vec)
    3. 長・短期記憶 (LSTM: Long Short-Term Memory)
    4. 確率的トピックモデルとの比較
  5. Python による実装
    1. Python の基礎
    2. 機械学習の基本アルゴリズムの実装例
    3. テキスト処理への適用
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講師

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会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
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主催

株式会社 トリケップス
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 49,680円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
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