少ないデータに対するスパースモデリング、機械学習の適用【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るため、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焦点を当て、人間の知識やシミュレーションを援用するベイズモデリング、逆に機械学習の結果から知識を抽出するスパースモデリング、さらには深層学習のデータ不足をどう補うか、機械学習のための効率的なデータ取得の工夫など、データ解析のための種々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
• データから知識を抽出するスパースモデリング技術
• 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. 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
   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
   1. スパースモデリングと正則化
   2. 圧縮センシングによる高解像度撮像
   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
   2. ベイズ推論のための計算アルゴリズム
   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
   1. 機械学習結果の評価法
   2. 信頼度付き機械学習
   3. 深層学習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
   1. 半教師あり学習とクラウドソーシング
   2. 転移学習とマルチタスク学習
   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）
〔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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• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
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