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少ないデータに対するスパースモデリング、機械学習の適用

少ないデータに対するスパースモデリング、機械学習の適用

~少ないデータを補うには / 反教師あり学習、転移学習、能動学習等の技術を詳解~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、データが少ない場合に焦点を当て、人間の知識やシミュレーションを援用するベイズモデリング、逆に機械学習の結果から知識を抽出するスパースモデリング、さらには深層学習のデータ不足をどう補うか、機械学習のための効率的なデータ取得の工夫など、データ解析のための種々の戦略について事例を交えながら紹介いたします。

開催日

  • 2021年6月3日(木) 10時30分16時30分

受講対象者

  • 製造業などで少数データを製品設計などにうまく活用したいと思われている方
  • 機械学習の結果の解釈や評価法に興味がある方

修得知識

  • 人間の知識やシミュレーションを機械学習と組み合わせる技術
  • データから知識を抽出するスパースモデリング技術
  • 機械学習のための効率的なデータの採取法

プログラム

 現在の機械学習の成功は主にビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習に支えられている。しかし現実には、データの取得にコストや時間がかかるため、少数のデータしか得られないというケースも多く、単純に機械学習を適用しても満足のいく精度が出ないことがある。
 本セミナーでは、データが少ない場合に焦点を当て、人間の知識やシミュレーションを援用するベイズモデリング、逆に機械学習の結果から知識を抽出するスパースモデリング、さらには深層学習のデータ不足をどう補うか、機械学習のための効率的なデータ取得の工夫など、データ解析のための種々の戦略について事例を交えながら紹介する。

  1. 機械学習の概要
    1. ビッグデータとディープデータ
    2. 次元の呪いと汎化能力
    3. データ解析の基本手順
  2. 少数・高次元データの学習のための技術
    1. スパースモデリングと正則化
    2. 圧縮センシングによる高解像度撮像
    3. シミュレーションデータを活用したスパースモデリング
  3. 人間の知識をモデル化するための技術
    1. ベイジアンネットを使ったモデル化法
    2. ベイズ推論のための計算アルゴリズム
    3. データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング
  4. 結果の評価・可視化・説明
    1. 機械学習結果の評価法
    2. 信頼度付き機械学習
    3. 深層学習の結果の解釈と説明
  5. データ不足を補ういろいろな技術
    1. 半教師あり学習とクラウドソーシング
    2. 転移学習とマルチタスク学習
    3. 能動学習とベイズ最適化のためのデータ取得法
    • 質疑応答

講師

  • 赤穂 昭太郎
    国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域
    上級主任研究員

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。

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

案内割引・複数名同時申込割引について

シーエムシーリサーチからの案内をご希望の方は、割引特典を受けられます。
また、2名以上同時申込で全員案内登録をしていただいた場合、1名様あたり半額の 20,000円(税別) / 22,000円(税込)となります。

  • Eメール案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
  • Eメール案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

アカデミック割引

  • 1名様あたり 24,000円(税別) / 26,400円(税込)

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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