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
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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。
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。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/7/31 | データサイエンスの基礎 | オンライン | |
2024/7/31 | 分析法バリデーションへの応用 | オンライン | |
2024/8/5 | 機械学習 実践編 | オンライン | |
2024/8/6 | 非統計家への分析法バリデーションに必要となる統計解析の基礎と実践 | オンライン | |
2024/8/7 | PPK/PD 解析・E-R解析の基礎および薬剤応答の予測への活用 | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/8/9 | 医薬品・部外品・化粧品分野で必要な品質管理/検査に役立つ化学分析の基礎 | オンライン | |
2024/8/21 | PPK/PD 解析・E-R解析の基礎および薬剤応答の予測への活用 | オンライン | |
2024/8/27 | 製造業の「実務」で使う統計・多変量解析による実践的データ分析 | オンライン | |
2024/8/30 | 分析法バリデーションにおける基準値設定と分析法変更・技術移転時の同等性評価 | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/9/3 | 相関回帰分析、重回帰分析 (2日間) | オンライン | |
2024/9/3 | 相関回帰分析 | オンライン | |
2024/9/10 | 分析法バリデーションにおける基準値設定と分析法変更・技術移転時の同等性評価 | オンライン | |
2024/9/10 | 重回帰分析 | オンライン | |
2024/9/27 | ファーマコメトリクス/クリニカルファーマコメトリクス | オンライン | |
2024/9/27 | ICH Q2 (R2) 、Q14をふまえた承認申請時の分析法バリデーションの留意点 | オンライン | |
2024/9/30 | 安定性試験の評価と有効期間の設定 | オンライン | |
2024/9/30 | サンプリング試験 (ロットの合否判定方法) への応用 | オンライン | |
2024/11/29 | プロセスバリデーションと年次照査 (APR) への応用 | オンライン | |
2024/11/29 | Quality by Designのための実験計画法 | オンライン |
発行年月 | |
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1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |