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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

~スモールデータの解析の実態とその方法論、データ収集の考え方~
オンライン 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年8月1日〜15日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年8月13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

  • 2025年7月31日(木) 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

講師

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。
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「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
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)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
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  • 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ファイルを配布予定です。
  • 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。
  • 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。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • 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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2025年8月1日〜15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。

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2025/7/31 Pythonを利用したデータ分析の基礎講座 オンライン
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