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スパースモデリングの基礎、導入のポイントと実践

スパースモデリングの基礎、導入のポイントと実践

東京都 開催 会場 開催 デモ付き
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概要

本セミナーでは、スパースモデリングを利用したデータの解析手法を基礎の部分から応用事例までを解説いたします。

開催日

  • 2020年3月6日(金) 10時00分 ～ 17時00分

修得知識

  • スパースモデリングの基本的な考え方
  • 回帰モデリングの観点からのスパースモデリングの理解
  • 信号処理や自然科学の実問題への適用例

プログラム

　大量のデータに含まれる少数の本当に重要なデータを抽出したい、あるいは少数の観測から背後にある多数のパラメタを推定したい、といったニーズは様々な産業分野で日々産まれ続けている。計測技術の高度化やストレージの低価格化、折しものビッグデータブームに後押しされ、たくさんのセンサーによる計測結果を記録したはよいものの、その中から有用な情報を取り出すことが出来ないということも多い。
　スパースモデリングは、「同じことがらを説明できるならば、説明に用いるモデルは簡潔な方がよい」という、合理的な先見知識を導入することで、大量のセンサーデータに埋もれた本質的に重要な信号を取り出したり、未知のパラメタの数よりもはるかに少ない回数の計測データを用いてパラメタ同定を行ったりするための技術の総称であり、既に統計的データ解析、機械学習の現場において必要不可欠な方法論となっている。
　本セミナーでは、確率統計と線形代数の基礎から初め、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説する。さらに、具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例を交えて紹介する。

  1. 確率統計と線形代数の準備
    1. 確率分布、期待値
    2. 行列、ベクトル、ノルムの性質
  2. スパースモデリングの導入
    1. 重回帰分析
    2. 正則化回帰
    3. Lasso:L1正則化線形回帰
  3. 発展的な手法
    1. ベイズモデルとしての理解
    2. 正則化とバイアス
    3. 一般化線形モデルへの拡張
  4. 実データ解析の応用例
    1. オープンソースライブラリを利用した実データの分析例
    2. 科学的・工学的応用例
  5. まとめ
    • 質疑応答
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講師

  • 日野 英逸 氏
    大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 モデリング研究系
    教授
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会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
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主催

株式会社 技術情報協会
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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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内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。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。

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