少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略

～機械学習のための効率的なデータ取得の工夫、少数データ解析のための戦略～

■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
■機械学習の結果の解釈や評価の仕方

現実的に少数のデータしか得られない、、、ではどうすればいいのか
少量データの活用法、データ不足を補う為のアプローチとその工夫・技術を解説
少数・高次元データの学習のための技術、人間の知識をモデル化するための技術、
スパースモデリング、ベイズモデリング、、、

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、人間の知識やシミュレーションを援用したり、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、少数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。

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
・機械学習の結果の解釈や評価の仕方

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
　　a.線形回帰を例として（一番簡単な機械学習）
　　b.汎化能力と高次元データ
　(3)データ解析の基本手順
　　a.開発言語のいろいろ
　　b.いろいろな可視化プロット
　　c.主成分分析とクラスタリング
　　d.機械学習の基本手法

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
　　a.交差検証法
　　b.いろいろな正則化の比較
　(2)圧縮センシングによる高解像度撮像
　　a.ブラックホールやMRIの撮像技術
　(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
　　a.ベイズの定理と生成モデル
　　b.ベイジアンネットワーク
　　c.グラフィカルLASSO
　(2)ベイズ推論のための計算アルゴリズム
　　a.確率伝播法
　　b.マルコフ連鎖モンテカルロ法
　(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
　　a.カルマンフィルタとパーティクルフィルタ

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
　　a.ガウス過程回帰
　　b.機械学習と仮説検定
　(3)ディープラーニングの結果の解釈と説明
　　a.感度分析
　　b.敵対的学習

５．データ不足を補ういろいろな技術
　(1)異常検知のための技術
　(2)半教師あり学習とクラウドソーシング
　　a.欠損値補完
　(3)転移学習とマルチタスク学習
　　a.ディープラーニングにおける少数画像の学習
　(4)能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法
　　a.アクティブラーニング
　　b.ベイズ最適化
　　c.マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化

　　□質疑応答□

キーワード：スパースモデリング、ベイズモデリング

セミナー講師

(国研)産業技術総合研究所 情報・人間工学領域 上級主任研究員　博士(工学)　赤穂 昭太郎　氏
 
【略歴】
東京大学大学院工学系研究科修了、
機械学習の理論と応用に関する研究に従事
日本神経回路学会理事
【専門】
統計的機械学習や最適化，ニューラルネットワーク
【Webページ】
http://staff.aist.go.jp/s.akaho/index-j.html

セミナー受講料

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