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