少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用【Live配信セミナー】

セミナー趣旨

現在の機械学習の成功は主にビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習に支えられている。しかし現実には、データの取得にコストや時間がかかって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、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには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、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。

受講対象・レベル

・製造業などで少数データを製品設計などにうまく活用したいと思われている方
・機械学習の結果の解釈や評価法に興味がある方

習得できる知識

・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

セミナープログラム

1.機械学習の概要
　1-1 ビッグデータとディープデータ
　1-2 次元の呪いと汎化能力
　1-3 データ解析の基本手順

2.少数・高次元データの学習のための技術
　2-1 スパースモデリングと正則化
　2-2 圧縮センシングによる高解像度撮像
　2-3 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
　3-1 ベイジアンネットを使ったモデル化法
　3-2 ベイズ推論のための計算アルゴリズム
　3-3 データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング

4.結果の評価・可視化・説明
　4-1 機械学習結果の評価法
　4-2 信頼度付き機械学習
　4-3 ディープラーニングの結果の解釈と説明

5.データ不足を補ういろいろな技術
　5-1 半教師あり学習とクラウドソーシング
　5-2 転移学習とマルチタスク学習
　5-3 能動学習とベイズ最適化のためのデータ取得法

【質疑応答】

セミナー講師

(国研)産業技術総合研究所　人間情報インタラクション研究部門　上級主任研究員　博士(工学)
赤穂 昭太郎 氏

セミナー受講料

1名につき55,000円（税込・資料付き）
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円（税込）〕

受講について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
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