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スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

～スモールなデータからいかにして知識を抽出するのか～
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視聴期間は2023年10月20日〜11月2日を予定しております。
お申し込みは2023年10月20日まで承ります。

概要

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

開催日

  • 2023年10月20日(金) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 現実のデータの解析に関心のある技術者・研究者
  • 少量のデータから統計モデルを構築したいと考えている方
  • 現場でのデータ解析に従事する方
  • 現場におけるデータ収集についてお困りの方

修得知識

  • 機械学習の基礎知識
  • 入力変数選択・異常検知手法などスモールデータに適したデータ解析手法
  • スモールデータにおけるデータ収集の心構え

プログラム

　生産現場の操業データや医療データにおいては、測定されている変数の数と比較して統計モデリングに使用可能なデータ量が限られることが多い。通常のモデリングでは正例・負例双方のサンプルが必要となるが、装置故障など稀な事象のデータはなかなか収集が困難であり、医療データにおいては、倫理的な問題から多くの患者から臨床データを収集するのは大きな壁が存在する。このように実世界ではしばしば必要なデータが十分に収集できず、スモールなデータからいかに知識を抽出するのかが重要となる。
　本セミナーでは、実例を通じ、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を講義する。

  1. スモールデータとは
    1. スモールデータの特徴
    2. スモールデータ解析の現状
  2. スモールデータ解析の方法論:次元削減と回帰分析
    1. 主成分分析 (PCA)
      1. PCAとは
      2. 直交展開
      3. PCAの導出
      4. PCAと特異値分解
    2. 最小二乗法
      1. 回帰分析とは
      2. 相関係数の意味
      3. 最小二乗法の導出
      4. 最小二乗法の幾何学的意味
      5. 多重共線性の問題
    3. 部分的最小二乗法 (PLS)
      1. PLSとは
      2. 潜在変数モデル
      3. PLSモデルの導出
      4. NIPALSアルゴリズム
      5. PLSから重回帰モデルへの変換
      6. クロスバリデーションによるパラメータチューニング
  3. スモールデータ解析の方法論:入力変数選択
    1. 入力変数選択とは
    2. スパースモデリング
      1. スパースとは
      2. リッジ回帰
      3. Lasso回帰
      4. エラスティックネットモデル
      5. Group Lasso
    3. 変数クラスタリングによる入力変数選択
      1. スペクトラルクラスタリング
      2. NC法のコンセプト
      3. NCSCアルゴリズムの導出
      4. NCSCを用いた変数クラスタリングと入力変数選択
      5. 製薬プロセスへの応用例
  4. スモールデータ解析の方法論:不均衡データ解析
    1. サンプリング手法
      1. サンプリング手法とは
      2. アンダーサンプリングとオーバーサンプリング
    2. ブースティング
      1. ブースティングとは
      2. AdaBoost
      3. RandomForest
    3. ブースティングとサンプリング手法を組み合わせた不均衡データ解析
      1. 何故、ブースティングとサンプリング手法を組み合わせるか
      2. RUSBoost
      3. HUSDOS – Boost
    4. 不均衡データ解析の大規模検診データへの適用例
  5. スモールデータ解析の方法論:異常検出
    1. 異常検出とは
    2. 多変量統計的プロセス管理 (MSPC)
      1. MPSCとは
      2. T2統計量とQ統計量の幾何学的意味
    3. 自己符号化器 (オートエンコーダー)
    4. 異常検出問題の医療データ解析への応用例
  6. スモールデータの収集・解析の考え方
    1. 必要となるデータの質の問題
    2. データ収集の際の留意点
    3. スモールデータ解析の手法選択
    • 質疑応答
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講師

  • 藤原 幸一 氏
    名古屋大学 工学研究科 物質プロセス工学専攻
    准教授
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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
: 34,700円 (税別) / 38,170円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500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 34,700円(税別) / 38,170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)
  • 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」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

アーカイブ配信セミナー

  • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  • 視聴期間は2023年10月20日〜11月2日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • 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。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 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。
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