機械学習を適用した結果の評価、可視化、説明の技術についてわかりやすく詳解!

セミナー趣旨

現在の機械学習ではビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習を前提とすることが多い。
しかし現実には、データの取得に金銭的・時間的コストがかかり、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. ビッグデータとディープデータ
    2. 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. 人間の知識をモデル化するための技術
    1. ベイズモデリングと確率的知識
    2. ベイジアンネットワークを使ったモデル化法
    3. データ同化と時系列モデリング
  4. 結果の評価・可視化・説明の技術
    1. 信頼度付き機械学習
    2. ディープラーニングの結果の解釈
  5. データ不足を補ういろいろな技術
    1. 異常検知と欠測値補完
    2. 転移学習
  6. 効率的なデータ取得方法
    1. アクティブラーニングとベイズ最適化
    2. シミュレーションを併用した最適化 

【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

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