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少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用

少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用

~貴重なデータを最大限生かすための技術を紹介~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

開催日

  • 2021年4月23日(金) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • 少数データを製品設計などに活用したい方
  • 機械学習の結果の解釈や評価法に関心がある方

修得知識

  • 機械学習を適用する基本手順や考え方
  • 人間の知識やシミュレーションを機械学習と組み合わせる技術
  • 機械学習のための効率的なデータの採取法
  • 機械学習の結果の解釈や評価の仕方

プログラム

 現在の機械学習ではビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習を前提とすることが多い。しかし現実には、データの取得に金銭的・時間的コストがかかり、少数のデータしか得られないというケースも多く、単純に機械学習を適用しても満足のいく精度が出ないことがある。
 本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介する。

  1. 機械学習の概要
    1. ビッグデータとディープデータ
    2. 次元の呪いと汎化能力
    3. データ解析の基本手順
  2. 少数・高次元データの学習のための技術
    1. スパースモデリングと正則化
    2. 圧縮センシングによる高解像度撮像
    3. シミュレーションデータを活用したスパースモデリング
  3. 人間の知識をモデル化するための技術
    1. ベイジアンネットを使ったモデル化法
    2. ベイズ推論のための計算アルゴリズム
    3. データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング
  4. 結果の評価・可視化・説明
    1. 機械学習結果の評価法
    2. 信頼度付き機械学習
    3. ディープラーニングの結果の解釈と説明
  5. データ不足を補ういろいろな技術
    1. 異常検知のための技術
    2. 半教師あり学習とクラウドソーシング
    3. 転移学習とマルチタスク学習
    4. 能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 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 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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