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機械学習による時系列のモデル化と深層学習の適用
機械学習による時系列のモデル化と深層学習の適用
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
開催日
- 2017年5月11日(木) 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
本セミナーでは、エンジニア向けに機械学習による時系列のモデル化の基本的な手法を説明します。また、時系列のモデル化への深層学習の利用として、再帰型ネットワーク、LSTM (長・短期記憶) 、注意型ネットワークについて解説します。
Pythonの機械学習への適用方法を説明し、フレームワークとして、TensorFlowと Kerasを使用した実装例を紹介します。
- 機械学習による時系列のモデル化
- 異常検知と予測
- 回帰モデルを用いた予測
- 線形予測モデルによる時系列解析
- 隠れマルコフモデルによる状態遷移の推定
- 深層学習による時系列のモデル化
- 順伝播型ネットワーク
- 誤差逆伝播法によるパラメータ推定
- 畳込みネット (CNN) による画像の識別
- 再帰型ネット (RNN) による時系列の予測
- 長・短期記憶 (LSTM) におけるゲートの役割
- 注意型ネット (Attention) による変換 (翻訳)
- コネクショニスト時系列分類法 (CTC)
- 時系列のモデル化におけるend – to – end アプローチ
- 時系列モデルへの深層学習の適用
- 深層学習の組み合わせによる読唇
- 深層学習の混合音解析への適用
- Pythonによる実装
- Pythonの解説と回帰モデルの実装
- フレームワークとしてのTensorFlowとKeras
- フレームワークによる再帰型ネットワークの実装
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
:
47,000円 (税別) / 50,760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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