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入門 リザバーコンピューティング

入門 リザバーコンピューティング

~ライブラリに頼らない時系列データのカンタン・高精度な機械学習~
オンライン 開催

開催日

  • 2021年8月26日(木) 13時00分 16時30分

プログラム

 リザバーコンピューティングは時系列データの予測に適したニューラルネットワークの学習法の一つです。 その学習法の簡易さと予測精度の高さから近年注目されています。
 本講座では教師あり機械学習の初歩から、リザバーコンピューティングの学習法、数理的側面から応用と展開までを概説します。「機械学習ライブラリを使ってみたけど実感が沸かない」、「自分でプログラムを書いて時系列データの予測を試してみたい」といった方向けの講座です。

  1. はじめに:時系列予測の機械学習
    1. 教師あり学習の初歩:最小二乗法
    2. ニューラルネットワークの比較
    3. リザバーコンピューティングでできること
  2. リザバーコンピューティング
    1. 学習法
    2. 応用例の紹介:非線形システムの状態推定
    3. 数理的な性質
    4. 物理実装
    5. 最近の進展
  3. まとめと今後の展開

講師

  • 犬伏 正信
    東京理科大学 理学部第一部 応用数学科
    准教授

主催

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: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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