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スパース性を用いた機械学習手法
スパース性を用いた機械学習手法
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、スパース学習の基礎から解説し、スパース学習が有効な統計モデル、スパース学習手法、応用事例、効率的な最適化手法について詳解いたします。
開催日
- 2017年3月29日(水) 11時00分 ～ 16時00分
受講対象者
- 機械学習で課題を抱えている方
- 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
修得知識
- スパース学習の基礎
- スパース学習が有効な統計モデル
- スパース学習の手法
- スパース学習の応用事例
- スパース学習の効率的な最適化手法
プログラム
機械学習の応用において、画像や遺伝子データといった高次元データは頻繁に現れ、その重要性は高い。高次元データ解析には、データの含む不必要な情報に学習結果が影響され、過学習を引き起こしやすいという難しさがある。このような問題を回避する有効な方法として「スパース学習」がある。スパース学習は、データの本質的に意味のある情報の低次元性 (スパース性) を利用し、目的に関係ない情報を削除しながら学習をする方法である。
本講義では、スパース学習の全体像を概略的に説明する。まず、スパース学習が有効な統計モデルを紹介し、その上でどのようなスパース学習手法があるかを解説する。そして、その統計理論や、画像処理などのいくつかの応用も紹介する。さらに、スパース学習を実現させる計算手法として、効率的な最適化手法も講義する。
- 特徴選択の問題
- 各種正則化学習法
- L1正則化
- グループ正則化
- トレースノルム正則化
- 階層的正則化
- グラフ型正則化
- 各種正則化に対応するスパース性
- スパース学習の統計的学習理論
- スパース学習を用いた高次元データの統計的検定手法
- 画像処理とスムージング
- 正則化学習法の最適化手法
- 近接勾配法
- 確率的勾配降下法
- 確率的座標降下法
- 確率的分散縮小勾配法
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)
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