エンジニアのための機械学習の必須実務基礎! 『特異値分解(SVD)と主成分分析(PCA)で始める 画像の次元削減と信号のノイズ除去のしかた: 活用法と実例 -Pythonプログラム付-』

録画時間:5時間 ご視聴開始日から3日間視聴し放題!

<受講料割安のキャンペーン期間:2025年6月1日~7月30日>
キャンペーン価格:お一人様¥40,000

  • 特に、機械学習(AI)で画像診断・解析やIoT信号や録音した音楽などのノイズ除去を行うためには必須の技術です。真に理解するための最短時間でベストな方法を分かりやすく解説致します!
  • これが理解できればその後の機械学習の習得もスムーズになります!
  • 数学的な観点からだけではなく実務エンジニアリングの観点から計算例や実例も分かり易く解説!
  • 各種種類技術的使い方方法を特徴比較についても分かりやすく解説!

※このセミナーには、ご希望される受講者様に下記の1個の無料特典が用意されております。
 特典(その1):ご質問への無料解答(メールまたはZoomで:選択可)
 特典(その2):無料技術相談(メールまたはZoomで:選択可)

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

    このセミナーはデータサイエンティストではなくエンジニアのための実務技術セミナーです!特異値分解と主成分分析を直感的に理解できるように解説致します。
    難解な数式は最小限、実践に役立つ本質を押さえ実務エンジニアリングにおけるSVDとPCAの活用法に重点を置いて解説致します。。
    2025年に録画した最新版のセミナーです! 

    受講対象・レベル

    ・機械学習の概要は理解できたので、理論を分かりやすく効率的に学び始めたいと考えているかた
    ・機械学習の理論を学び始めようと考え入門レベルの専門書を読み始めたが内容に数式が多く難解だったので、もっと直感的で分かりやすく勉強できないかと考えていたかた
    ・機械学習で画像解析や画像診断を行うかたには必須の技術です。

    必要な予備知識

    ・高等学校の数学の知識
    ・大学の教養課程で学ぶ数学が一応理解できていればなお望ましい

    習得できる知識

    ・機械学習を自身を持って自分の仕事に展開・応用するための理論基礎が習得できます。

    セミナープログラム

    1.はじめに
      -機械学習においてなぜ特異値分解(SVD)と主成分分析(PCA)がそんなに重要なのか?-

    2.PCAとSVDの概要と違い具体的な計算方法を含めて分かり易く解説

      2-1 PCA(主成分分析)を理解するためには、共分散行列の理解が必須!
        まず共分散と共分散行列とは?
       (1) 共分散とは?
       (2) 共分散行列とは? 
       (3) 共分散行列の計算例題(計算のしかた)について解説
      2-2 共分散(共分散行列)と相関係数についてさらに深く解説
      2-3 有偏共分散と不偏共分散の違いとポイントとノウハウを分かりやすく解説
      2-4 PCAについて分かりやすく解説
      2-5 SVDの計算のしかたについての分かりやすい解説
      2-6 SVDは統計的意味を持たないがPCAは統計的な意味を持つとはどういうことか?

    3.実務エンジニアリングにおける特異値分解(SVD)の活用事例(10種類)

    4.実務エンジニアリングにおける主成分分析(PCA)の活用事例(10種類)

    5.SVDとPCAにて重要になる固有値分解について分かりやすく解説

     5-1 固有値解析と固有値分解のアナロジー(類推)
     5-2 固有値分解することのメリットとは?
     5-3 固有値分解とは具体的にどのような分解か?
     5-4 固有値分解の例
     5-5 固有値分解の計算をするための具体的な手順とやりかた

    6.特異値分解(SVD)についてイメージ図を使用して分かりやすく解説

     6-1 SVDについての分かり易いイメージ
     6-2 特異値分解は固有値分解に似ている!なぜか?
     6-3 特異値分解を数式で表した時の特徴と固有値分解との比較
     6-4 特異値の求め方についてのポイントと計算例を分かりやすく解説
     6-5 特異ベクトルの求め方とポイントとその計算のしかた
     6-6 特異値分解の全体を整理して解説
     6-7 特異値分解を使用した次元削減のポイントと計算のしかた
     6-8 特異値分解を使用した実際の次元削減のしかた(画像圧縮や他の3応用例の場合)

    7.主成分分析(PCA)につて分かりやすく解説

     7-1 PCAについての分かり易いイメージ
     7-2 PCAの計算方法とポイントを分かり易く解説
     7-3 シンプルな例で実際にPCAを手計算してみよう!
     7-4 PCAを行うためのPythonプログラムを実行してみよう。次元削減の判断基準について解説

    8.効果的な5つの場合の次元削減の判断基準について解説

     8-1 再構成誤差
     8-2 分類・回帰性能の維持
     8-3 データの分離性
     8-4 計算コストの削減
     8-5 重要な特徴の保持実務エンジニアリングにおける適用・応用事例(理論を含む)

    9.SVDの実務エンジニアリング(IoTセンサ信号のノイズ除去など)における適用・応用事例(理論を含む)

     9-1 SVD(特異値分解)を用いたノイズ除去(データクレンジング)・信号圧縮・特徴抽出の具体的な計算例
     9-2 SVDによるノイズ除去技術の様々な例
     9-3 SVDの実用例(実際に販売されている)実務エンジニアリングにおける適用・応用事例(理論を含む)

    10.PCAの実務医療分野(動脈瘤の予測モデル)における適用・応用事例と計算のしかた(理論を含む)
      ー医用工学分野への適用のしかたー

    11.広義のノイズ除去という観点からの各種の技術比較 : SVD(PCA)、アクティブ・ノイズ・コントロール(ANC)、アクティブ・バイブレーション・コントロール(AVC)、カルマン・フィルタ(KF)、適応制御における最急降下法(SGD)の使い分けかたについての解説
      ー各技術の役割と最適な適用場面についての考え方ー

    12.質疑応答


    <無料特典についての詳細>
    特典:その1 ご質問への無料解答

    ・ご視聴終了日から7日間以内であれば、ご視聴頂きましたセミナー内容についてのご質問をお受付けさせて頂きます。
    ・ご質問は、メールにてご質問内容を箇条書きにして、『ご受講セミナー名、ご視聴期間、会社名、部署、お名前、会社の部署の電話番号、受講者様のメールアドレス』をご記入の上、メール(ktl@r4.dion.ne.jp)で標題は「受講したセミナーについての質問」と書いてお送り頂く様お願い申し上げます。
    ・講演を行いました講師が直接、ご解答させて頂きます。ご解答は、メールまたはZoomで直接"face to face"でご解答させて頂きます。
    ・費用は勿論無料です。

    特典:その2 無料技術相談
    ・本セミナーの受講者様に限り、セミナーご視聴の最終日から7日間以内にメールで「技術相談希望」と題してメールを頂ければ、メールあるいはZoomで直接"face to face"でご相談へお返事させて頂きます。ご相談内容は受講されたセミナーの分野に関係する内容でお願い致します。内容によっては、ご相談をお受けできないこともありますので、予めご承知おき頂く様お願い申し上げます。
    ・メールにご相談内容をお書き頂き、『ご受講セミナー名、ご視聴期間、会社名、部署、お名前、会社の部署の電話番号、受講者様のメールアドレス』をご記入の上、メール(ktl@r4.dion.ne.jp)で標題は「受講したセミナーについての質問」と書いてお送り頂く様お願い申し上げます。
    ・この技術相談は、セミナーの講演を行いました講師が直接、ご相談にご返事をさせて頂きます。

    セミナー講師

    (社)日本騒音制御工学会認定技士
    (社)日本音響学会第2回技術開発賞受賞
    有限会社アイトップ  技術コンサルタント 通訳・翻訳
    名古屋大学大学院 非常勤講師 博士(工学)  小林英男 氏

     東京電機大学工学部機械工学科卒業後、東京農工大学大学院工学研究科にて特別研究員(5年間)。
     大学生時代にESS(英会話部)に所属し、カリフォルニア大学バークレイ校(通称UCバークレー、世界大学ランキングで毎年10位以内)にて英語研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で3位入賞。上智大学にて開催された全日本選抜集中合宿英語研修(2週間英語のみで日本語禁止、主催は財団法人語学教育振興会で会長は東京大学名誉教授坪井忠二先生)に2年連続で選抜され参加。東京電機大学第53代ESS部長。技術だけでなく英語の勉強にも集中したのは卒業後に世界で活躍できるエンジニアになるため。  大学卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でヨーロッパを担当してセールスエンジニアとして従事。   ㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部でNCタレットパンチプレスの修理・NCプログラムの作成教育・板金加工技術のコンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、および技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究(製造~研究まで)の一連の実務経験・実績を積み重ねた。
      その後、技術コンサルタントとして独立して28年が経過した。1部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、多くの企業に対し振動・騒音分野およびマルチフィジックス分野で技術指導および技術コンサルティングを実施。この間に先進国を中心に25ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をしてきた。またときに通訳・翻訳なども依頼され実施してきた。
     ここ10年以上は推測統計解析、ベイズ統計解析の研究にも力を入れ、実務エンジニアリングへのベイズ統計学の適用、および機械学習やAIの研究にも力を入れている。  セミナーの講師歴は約30年間。日刊工業新聞社主催などの多くの技術セミナー・(技術)英語セミナー・工業数学セミナー・応用物理数学セミナーの講師を実施してきた。この間に専門学校や大学で非常勤講師も行ってきた。
     また、日刊工業新聞社主催のセミナー講師歴は長く10年以上。本セミナーの内容にも関連する流体と振動・騒音や伝熱とのマルチフィジックス解析の技術指導も行ってきた。また現在は、機械学習・AIにより従来技術を高知能化するための技術指導にも力を入れている。

     本セミナーでは、上記に関連した技術理論はもとよりその時々の実際の実務経験・技術ノウハウもまじえながら分かりやすく解説致していきます。

    セミナー受講料

    お一人様¥45,000(テキスト代など全てを含みます)
    ※キャンペーン期間にお申込みの場合は、ページ上部記載のキャンペーン価格になります

    <テキストについて>
    テキストは、PDF化したものをメールに添付して受講者様にお送りさせて頂きます。基本的にお申込み頂いた日にPDFテキストをお送り致します。 テキストは1枚のA4に2スライド印刷なので文字が適度な大きさなので見やすくなっております。 なお、テキストのコピーおよび2次配布などは禁止させて頂いております。


     

    受講料

    45,000円/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時

    オンデマンド

    受講料

    45,000円/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※上記金額の詳細はこちら

    開催場所

    全国

    主催者

    キーワード

    機械学習・ディープラーニング   SQC一般   主成分分析

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    キーワード

    機械学習・ディープラーニング   SQC一般   主成分分析

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