【Ｌｉｖｅ配信】実務に使えるスモールデータ解析～特徴選択・不均衡データ解析・異常検知～

セミナー趣旨

　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。

受講対象・レベル

現実のデータの解析に興味のある技術者・研究者（線形代数・微積．統計などの初歩の知識を前提とする）

習得できる知識

スモールデータ解析に必要な技術、変数選択法、不均衡データの解析手法、異常検知

セミナープログラム

１．スモールデータとは
　1.1 スモールデータの特徴
　1.2 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
　2.1 主成分分析（PCA）
　　2.1.1 PCAとは
　　2.1.2 直交展開
　　2.1.3 PCAの導出
　　2.1.4 PCAと特異値分解
　2.2 最小二乗法
　　2.2.1 回帰分析とは
　　2.2.2 相関係数の意味
　　2.2.3 最小二乗法の導出
　　2.2.4 最小二乗法の幾何学的意味
　　2.2.5 多重共線性の問題
　2.3 部分的最小二乗法(PLS)
　　2.3.1 PLSとは
　　2.3.2 潜在変数モデル
　　2.3.3 PLSモデルの導出
　　2.3.4 NIPALSアルゴリズム
　　2.3.5 PLSから重回帰モデルへの変換
　　2.3.6 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
　3.1 入力変数選択とは
　3.2 スパースモデリング
　　3.2.1 スパースとは
　　3.2.2 リッジ回帰
　　3.2.3 Lasso回帰
　　3.2.4 エラスティックネットモデル
　　3.2.5 Group Lasso
　3.3 変数クラスタリングによる入力変数選択
　　3.3.1 スペクトラルクラスタリング
　　3.3.2 NC法のコンセプト
　　3.3.3 NCSCアルゴリズムの導出
　　3.3.4 NCSCを用いた変数クラスタリングと入力変数選択
　　3.3.5 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
　4.1 サンプリング手法
　　4.1.1 サンプリング手法とは
　　4.1.2 アンダーサンプリングとオーバーサンプリング
　4.2 ブースティング
　　4.2.1 ブースティングとは
　　4.2.2 AdaBoost
　　4.2.3 RandomForest
　4.3 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
　　4.3.1 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
　　4.3.2 RUSBoost
　　4.3.3 HUSDOS-Boost
　4.4 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
　5.1 異常検出とは
　5.2 多変量統計的プロセス管理(MSPC)
　　5.2.1 MPSCとは
　　5.2.2 T2統計量とQ統計量の幾何学的意味
　5.3 自己符号化器(オートエンコーダー)
　5.4 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
　6.1 必要となるデータの質の問題
　6.2 データ収集の際の留意点
　6.3 スモールデータ解析の手法選択

　　□質疑応答□

キーワード：スモールデータ解析、機械学習、不均衡データ解析、異常検出

セミナー講師

名古屋大学　工学研究科　物質プロセス工学専攻　准教授　 博士(工学)
藤原 幸一　氏

【専門】
機械学習・プロセスシステム工学・医療データ解析
【略歴】
2004年　京都大学　工学部　工業化学科卒業
2009年　京都大学　博士（工学）取得
2009年　豪Curtin 大学　客員研究員
2010年　NTT持ち株会社　コミュニケーション科学基礎研究所　研究所
2012年　京都大学大学院　情報学研究科　システム科学専攻　助教
2018年　JSTさきがけ研究員
2018年　名古屋大学大学院　工学研究科　物質プロセス工学専攻　准教授

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料46,970円 )
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