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少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略

少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略

～機械学習のための効率的なデータ取得の工夫、少数データ解析のための戦略 / 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～
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    • このセミナーは2024年12月に開催したセミナーのオンラインセミナー:オンデマンド配信です。
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    お申込は、2025年3月28日まで受け付けいたします。
    (収録日:2024年12月17日 ※映像時間:約4時間12分)

    概要

    本セミナーでは、ディープラーニングで必ずしも学習データ数が多くない場合や異常検知で異常値のデータ数が少ないといった問題点を解決する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

    • 2025年3月28日(金) 10時30分 ～ 16時30分

    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、人間の知識やシミュレーションを援用したり、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、少数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
        1. 線形回帰を例として (一番簡単な機械学習)
        2. 汎化能力と高次元データ
      3. データ解析の基本手順
        1. 開発言語のいろいろ
        2. いろいろな可視化プロット
        3. 主成分分析とクラスタリング
        4. 機械学習の基本手法
    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
        1. 交差検証法
        2. いろいろな正則化の比較
      2. 圧縮センシングによる高解像度撮像
        • ブラックホールやMRIの撮像技術
      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
        1. ベイズの定理と生成モデル
        2. ベイジアンネットワーク
        3. グラフィカルLASSO
      2. ベイズ推論のための計算アルゴリズム
        1. 信念伝播法
        2. マルコフ連鎖モンテカルロ法
      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
        • カルマンフィルタとパーティクルフィルタ
    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
        1. ガウス過程回帰
        2. 機械学習と仮説検定
      3. ディープラーニングの結果の解釈と説明
        1. 感度分析
        2. 敵対的学習
    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
        • 欠損値補完
      3. 転移学習とマルチタスク学習
        • ディープラーニングにおける少数画像の学習
      4. 能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法
        1. アクティブラーニング
        2. ベイズ最適化
        3. マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化
      • 質疑応答
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    講師

    • 赤穂 昭太郎 氏
      国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域
      上級主任研究員
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    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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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
    : 38,200円 (税別) / 42,020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 38,200円(税別) / 42,020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。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 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。

    オンデマンドセミナーの留意点

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