技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
劣モジュラ最適化と機械学習、及びその応用
劣モジュラ最適化と機械学習、及びその応用
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19日(金) 11時00分 ～ 16時00分
プログラム
劣モジュラ関数は、連続関数における凸性に対応する構造を持つ集合関数である。劣モジュラ関数の概念自体は、離散数学分野で1980年代頃から知られていたが、近年では、機械学習をはじめとした様々な知能情報処理分野で扱われる問題において重要な役割を担うことが知られるようになり注目を集めている。
本講義では、劣モジュラ関数を用いた機械学習について概観し、具体的問題へ適用するための一連の方法について述べる。劣モジュラ関数は集合関数であるため、組合せ的計算を扱うために用いられる。従ってまず、機械学習における組合せ最適化の重要性について、その具体例とともに説明する。そして、特に機械学習における劣モジュラ関数を用いた計算で重要となる問題として、劣モジュラ関数の最大化問題として定式化されるものについて説明する。この定式化に関連する問題としては、例えば、特徴選択やセンサ配置問題などが含まれる。次にもう一つの主要な適用として、データ変数間の構造的先見情報を用いた学習へのアプローチである、構造的正則化学習における劣モジュラ関数の利用について説明する。そして時間の許す限り、その他の最近の機械学習分野における関連する話題についてふれる。また最後に、いくつかの実問題への適用事例について概観する。
- 統計的機械学習における組合せ最適化の重要性と具体例
- 劣モジュラ関数、及びその最適化に関する基礎的事項
- 統計的機械学習における劣モジュラ関数最大化
- 劣モジュラ関数を用いた構造的正則化学習
- その他の話題と最近の発展
- 実問題への適用事例
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)
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)
テキストについて
テキストとして、「 劣モジュラ最適化と機械学習 」 (3,024円) を使用いたします。
テキストが必要な方は、お申し込みのテキスト希望欄から「必要」をご選択下さい。
受講料と、テキスト代（実費）を合わせて請求させていただきます。
本セミナーは終了いたしました。
これから開催される関連セミナー
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/16 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 | オンライン | |
| 2026/9/18 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/9/24 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/9/24 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習を利用した多成分混合物の物性予測・物性推算 | オンライン | |
| 2026/10/6 | 少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用 | オンライン | |
| 2026/10/7 | 少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用 | オンライン | |
| 2026/10/14 | 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 | オンライン | |
| 2026/10/20 | 複数企業・複数機関による秘匿データの統合解析 | オンライン | |
| 2026/10/20 | 機械学習を利用した多成分混合物の物性予測・物性推算 | オンライン | |
| 2026/10/23 | 未知の不良や異常も検知する検査・センシング・モニタリングに適した人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用 | オンライン | |
| 2026/10/27 | 産業現場への実装を起点としたニューラルネットおよび強化学習の原理と活用方法 | オンライン | |
| 2026/10/27 | 製造現場における正常/異常判定の考え方とデータ解析結果の使いこなし方 | オンライン | |
| 2026/10/29 | 複数企業・複数機関による秘匿データの統合解析 | オンライン |
関連する出版物
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2024/10/31 | 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発 |
| 2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
| 2022/12/31 | 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集 |
| 2021/10/25 | AIプロセッサー (CD-ROM版) |
| 2021/10/25 | AIプロセッサー |
| 2021/7/30 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 |
| 2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
| 2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
| 2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
| 2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
| 2020/4/30 | 生体情報計測による感情の可視化技術 |
| 2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
| 2018/5/31 | “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用 |
| 2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |