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入門 機械学習

入門 機械学習

～基本的手法と実践技術～
東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは機械学習について基礎から解説し、入門から最先端技術までの一通りの道筋を解説いたします。

開催日

  • 2016年3月18日(金) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 機械学習やデータ解析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
  • 機械学習で課題を抱えている方

修得知識

  • 機械学習の基礎
  • 機械学習で行えること
  • 機械学習の各種手法の基本的な考え方や使い方、長所や短所

プログラム

　機械学習はデータを取り扱う様々な分野に応用を広げている。
　新規に参入する際には敷居が高いと思われているが、ツールなども整備されており、ちょっとしたコツを身につければ最先端の技術も使いこなすのは難しくない。本講座では機械学習で何ができるのかを説明し、入門から最先端技術までの一通りの道筋を紹介する。

  1. 機械学習で何ができるのか
    1. 機械学習とは
    2. 機械学習の歴史
    3. 機械学習の最新の動向
    4. 機械学習でできること
    5. 機械学習のカスタマイズ
  2. 機械学習の手法とその特徴
    1. 多変量解析法
      1. データの種類
      2. 回帰と予測
      3. 次元の呪いと主成分分析
      4. クラスタリング
      5. パターン認識法
    2. ベイズモデリング
      1. 確率モデルの考え方
      2. ベイジアンネット
      3. ナイーブベイズ法
      4. マルコフ連鎖モンテカルロ法
      5. 変分ベイズ法
      6. 状態空間モデルとパーティクルフィルタ
    3. カーネルマシン
      1. カーネル多変量解析
      2. サポートベクターマシン
    4. スパースモデリング
      1. 構造抽出とモデル選択
    5. ディープラーニング
      1. ニューラルネットワーク
      2. たたみこみニューラルネットワーク
      3. 制約付きボルツマンマシン
    6. その他の機械学習技術
      1. バンディットと強化学習
      2. アンサンブル学習
  3. 機械学習の実践技術
    1. データ解析の注意点
    2. データ解析開発言語と実例
    3. 欠損値への対処
    4. 問題のモデル化技術
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講師

  • 赤穂 昭太郎 氏
    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
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会場

LEN貸し会議室 御茶ノ水ニコライ堂前
東京都 千代田区 神田駿河台4-4 丸中ビル3階・4階
LEN貸し会議室 御茶ノ水ニコライ堂前の地図
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主催

株式会社 トリケップス
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
: 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)

割引特典について

  • 複数名 同時受講:
    1口 57,000円(税別) / 61,560円(税込) (3名まで受講可能)
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