機械学習技術の基礎と計測・制御システムへの適用及び実装のポイント
東京都 開催
会場 開催
開催日
-
2018年12月20日(木) 10時30分
~
17時00分
プログラム
- 機械学習技術とは
- 機械学習技術の種類
- 教師付き学習 (理想特性の例示による学習)
- 教師なし学習 (自ら答えを見出す学習)
- 強化学習 (理想を追求する学習)
- 機械学習におけるモデルの種類と特徴
- 形モデル (既知データから未知データを予測する)
- 基底関数モデル (データの特徴を表す関数の重ね合わせによる性能向上)
- 階層モデル (関数の多重適用による表現能力の向上)
- 計測・制御における機械学習の役割
- データ特性の関数近似 (回帰特性の学習によるデータ処理と制御)
- データの分類 (学習によるパターン認識)
- 特異データの抽出 (学習による異常検出)
- データの低次元化 (学習による特徴の強調)
- 機械学習技術の基礎
- 教師付き学習による回帰
- 最小二乗学習アルゴリズム
- 最小二乗解の性質
- ニューラルネットワークによる学習
- 教師付き学習による分類
- 最小二乗分類アルゴリズム
- 最小二乗分類の性質
- サポートベクターマシンによる分類
- DNNによる分類
- 計測・制御における機械学習技術の実際
- 線形最小二乗学習技術による制御系のチューニング
- 制御対象の特性と適用可能性
- 学習アルゴリズムの設定と性能
- ケーススタディ
- 基底関数モデル・階層モデル学習による非線形特性の推定
- 対象システムの特性とネットワークの選定
- 学習アルゴリズムと構造最適化アルゴリズムの組合せによる実現
- サポートベクターマシンによる異常検出
- 異常検出における事前データ処理
- サポートベクターマシンにおける学習アルゴリズム
- 機械学習技術の理論と実装の間
- モデルと学習アルゴリズムの選定と到達性能
- 実用的機械学習計測・制御システムの構成
- データの精度と学習アルゴリズムにおける数値問題
- 不適切データの処理
- 時系列処理における時間管理
- 機械学習手法の実装
- 機械学習機能のプログラミング (ツールとその活用)
- 機械学習機能のシステムへの実装
- 機械学習技術の最新動向
- まとめ
講師
水野 直樹 氏
名古屋工業大学
つくり領域
電気・機械工学専攻 / 電気・機械工学教育類 担当
教授
主催
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お問い合わせ
(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
:
47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
:
59,000円 (税別) / 63,720円 (税込)
(3名まで受講可)