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機械学習による実験計画法

機械学習による実験計画法

～具体的手法 (能動学習・ベイズ最適化) と応用例～
東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは、実験計画に機械学習技術を導入するための必要知識を事例とともに解説いたします。

開催日

  • 2018年8月27日(月) 13時00分 ～ 16時30分

受講対象者

  • ものづくりのための研究開発において、人工知能、機械学習の活用法を検討されている方
  • 実務における実験計画問題に機械学習技術の導入を検討されている方

修得知識

  • ものづくり企業における人工知能、機械学習の活用法
  • 実務における実験計画問題に機械学習技術を導入する方法
  • 機械学習による実験計画法の最新の研究動向

プログラム

　ビッグデータ時代においては大量のデータから有用な知識を抽出するための機械学習アルゴリズムが重要な役割を果たします。機械学習アルゴリズムの多くは、既にデータが与えられている状況を想定しているものが多く、受動学習と呼ばれています。一方、どのようにデータを取得すれば有用な知識を得ることができるかを考えるアプローチは能動学習 (Active Learning) と呼ばれています。能動学習はデータの取得プロセスの最適化を目的としているため、実験計画法 (Design of Experiment) の一種とみなすことができます。
　例えば、未知のシステムにおいて応答が最大となる実験条件をみつけたい場合、応答が高いと予測される条件で実験を行うだけでなく、応答が未知で不確実性の高い条件で実験を行うことも必要となります。前者は最適化を目的とする「搾取 (exploitation) 」と呼ばれ、後者はシステムの推定を目的とする「探索 (exploration) 」と呼ばれます。能動学習では、確率モデルによって未知のシステムをモデル化しつつ、搾取と探索のバランスを適切に制御する枠組を提供します。
　本講演では、まず、実験計画法の観点から実験パラメータ空間の境界探索のための能動学習を説明します。続いて、未知のシステムの最大化問題を効率的に解くためのベイズ最適化 (Bayesian Optimization) と呼ばれる方法を、実例を交えて紹介します。

  1. はじめに
    1. 人工知能と機械学習の概要
    2. データ駆動型科学
    3. 機械学習の基礎
    4. 受動学習と能動学習
  2. 線形モデルとガウス過程モデル
    1. 線形モデルと最小二乗法
    2. 最小二乗線形モデルの実験計画法
    3. 線形モデルのベイズ化と非線形化
    4. ガウス過程モデル
  3. ガウス過程モデルにおける能動学習
    1. 関数推定問題のための能動学習
    2. ベイズ最適化:最適値探索問題のための能動学習
    3. 獲得関数
  4. ベイズ最適化の応用・拡張
    1. 制約付ベイズ最適化
    2. 多目的ベイズ最適化
    3. 高次元ベイズ最適化
    4. 安全設計ベイズ最適化
    5. 材料科学への応用例
    • 質疑応答・名刺交換
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講師

  • 竹内 一郎 氏
    名古屋大学 大学院 工学研究科
    教授
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会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

5F 第1講習室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図
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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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
: 38,000円 (税別) / 41,040円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 21,600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 20,000円(税別) / 21,600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 38,000円(税別) / 41,040円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 43,200円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 64,800円(税込)
  • 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。
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