リザバーコンピューティング入門～ライブラリに頼らない機械学習を用いた時系列予測～

セミナー趣旨

　過去の時系列データを用いて将来の時系列を予測・推定する問題（課題）は様々な実応用上重要です。リザバーコンピューティング（RC）は、このような問題に適した機械学習法（ニューラルネットワークの学習法）であり近年着目されています。RCは「学習パラメタに関して線形なモデルで、入出力時系列間の非線形関係を近似する手法」であると言えます。線形なモデルであることから、学習が高速かつ容易で広い実応用が期待できます。本格的な機械学習応用に入る際の第一歩としてRCを使うことも考えられます。
　本講座では、時系列予測の一般的な機械学習法の初歩から始め、リザバーコンピューティングの特徴、学習/予測の仕組み、実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質、具体的な応用例の紹介、最新の研究状況と展望までを分かりやすく解説します。

受講対象・レベル

• ライブラリで機械学習を使ってみたことはあるが、ブラックボックスにせずに中身を理解して時系列予測等に応用したい方
• データを用いた時系列予測に興味のある方

習得できる知識

• RCと他の機械学習法との相違点や特徴（利点/欠点）が理解できます
• RCを応用することで解決可能な問題，RCに適した問題を理解できます
• RCのプログラムを自身で実装し，実応用上の問題（課題）に適用するための知識を習得できます

セミナープログラム

1. はじめに：時系列予測の機械学習
   1. 教師あり学習の初歩：最小二乗法
   2. ニューラルネットワーク
   3. リカレントニューラルネットワーク
   4. リザバーコンピューティングの特徴，他の方法との比較
2. リザバーコンピューティング
   1. データの準備（教師データとテストデータ）
   2. 学習と予測の方法
   3. 実装例（サンプルコード）の紹介
   4. 学習と予測のデモンストレーション
   5. 数理的な性質
   6. 応用例：非線形システムの状態推定の紹介
   7. 発展：少量のデータを用いた学習（転移学習）
3. まとめと質疑応答

キーワード：ライブラリに頼らない機械学習を用いた時系列予測

セミナー講師

東京理科大学　理学部第一部　応用数学科　准教授　博士(理学)　犬伏 正信　氏

セミナー受講料

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※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
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１名申込みの場合：35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
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