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

明日からできるスパースモデリングの基礎、実践・実装技術

明日からできるスパースモデリングの基礎、実践・実装技術

~スパースモデリングと機械学習の融合~
愛知県 開催 会場 開催

開催日

  • 2018年1月17日(水) 10時30分 16時30分

修得知識

  • スパースモデリングの数学的背景・気持ち
  • プログラムの組み方

プログラム

 スパースモデリングで何ができるか、どうやってやるのか、数式が苦手だとしても、その一つ一つの意味、アルゴリズムとの関係が全てわかる。自分の手で明日から始めたくなるような講座にします。

  1. スパースモデリングとは
    1. 物事の本質をとらえるスパース性
      • 複雑な事象も実はそれを支配している背景にあるものは実は単純なのではないか?そう思うことがあるかと思います。
        それを取り出すことができないか?それがスパースモデリングで目指すことです。
    2. オープンデータでの識別
      • いろんなデータを入れて、どのように識別ができるか、ニューラルネットワークの威力を見ていきます。
    3. どのファクターが重要か:特徴量選択
      • いろいろな特徴量を入力して識別がうまくできるようになったものの、本当に重要な特徴量はどれだったのか?
        自動的に選択してくれる方法はないだろうか?そんな時に利用されるのがL1ノルムです。
  2. 重要なファクターを見つけるL1ノルム
    1. なぜL1ノルムはスパースな解を選択するか
      • L1ノルムを利用するとスパースな解を選び、重要なところ、重要ではないところを選択してくれます。 その理由はなぜか、簡単に図解して紹介します。
    2. L1ノルムで当てる方程式の解
      • スパースな解を選ぶことができるL1ノルム、その性質を利用すると解けないはずの方程式の解を解くことができます。
        その利用方法である圧縮センシングについて紹介します。
    3. 圧縮センシングの画像分野での応用例:見えないものが見えるとき
      • 圧縮センシングを利用すると特に画像の分野で顕著な計測の革命を引き起こすことができます。
        足りない情報から見えないものを引き出すその威力を実際にライブコーディングしながら示します。
  3. 辞書学習
    1. スパースな問題にする方法
      • スパースな解が正解であればいいけれども、そうではない場合はどうするのか?多くの問題はスパースではありません。
        そんな問題でもスパースな解を持つ問題に変えるための良い工夫。それが辞書学習です。
        ライブコーディングしながら紹介します。
    • 質疑応答

講師

  • 大関 真之
    東北大学 大学院 情報科学研究科 応用情報科学専攻
    教授

会場

愛知県産業労働センター ウインクあいち

12F 1207

愛知県 名古屋市中村区 名駅4丁目4-38
愛知県産業労働センター ウインクあいちの地図

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。

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
: 42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,300円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 22,500円(税別) / 24,300円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900円(税込)
  • 受講者全員が会員登録をしていただいた場合に限ります。
  • 同一法人内(グループ会社でも可)による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
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
2024/4/4 多変量解析・データ処理 超入門 オンライン
2024/4/10 Pythonによる時系列データ分析とその活用 オンライン
2024/4/11 技術者・研究者のための多変量解析入門講座 オンライン
2024/4/12 機械学習/Deep Learningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向 オンライン
2024/4/15 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/15 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/17 ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術 オンライン
2024/4/18 生成AIをめぐる著作権問題の最前線 東京都 会場・オンライン
2024/4/19 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/19 実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン オンライン
2024/4/19 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/4/24 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/4/24 技術者・研究者のための多変量解析入門講座 オンライン
2024/4/25 カルマンフィルタの実践 オンライン
2024/4/26 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/26 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/4/26 ChatGPTを活用したPythonプログラミングとコード生成 オンライン
2024/5/2 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/5/2 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/5/8 実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン オンライン

関連する出版物

発行年月
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
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
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
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
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
2003/6/27 ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説
2001/9/28 MATLABプログラム事例解説Ⅱ アドバンスド通信路等化
1993/3/1 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術