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機械学習における学習の効率化手法

機械学習における学習の効率化手法

東京都 開催 会場 開催

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

  • 2017年10月17日(火) 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

  1. 機械学習の基礎
    1. 機械学習の最新動向
    2. 多変量解析・データマイニングとの関係
    3. 回帰分析
    4. 汎化誤差
    5. 次元の呪い
    6. モデル選択
    7. 正則化法
    8. 確率と機械学習
    9. ベイズモデル化
    10. 機械学習と最適化
  2. 機械学習の基本手順
    1. 教師なし学習と教師あり学習
    2. データの可視化
    3. 低次元化の手法
    4. 推薦とトピック抽出
    5. 欠損値の補完
    6. クラスタ分析
    7. 異常値検出
    8. パターン認識
    9. 予測と補間
  3. モデル化の効率化
    1. 線形ガウスモデル
    2. ベイジアンネットモデル
    3. カーネル法と類似度モデル
    4. サポートベクトルマシン
    5. ランダムフォレスト
    6. ディープラーニングを利用した画像特徴抽出
    7. 意思決定とバンディット問題
    8. 強化学習
    9. 転移学習
  4. 機械学習と最適化
    1. 最急降下法
    2. 局所解の問題
    3. 最適化とベイズモデル
    4. 乱数を用いた確率推論
    5. 動的計画法と機械学習
  5. まとめ
    1. 結果の解釈
    2. データ解析の3つのレベル
    3. 開発環境

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

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

主催

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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)
本セミナーは終了いたしました。

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