深層学習を用いた少ないデータへの対処と精度向上のポイント

セミナー趣旨

　現場で扱うデータが必ずしも十分とは限らない中、限られた情報から価値のある予測や判断を導き出す力が求められています。本セミナーでは、「データが少ない状況でも高精度な予測を目指す」ための考え方とアプローチを、わかりやすく解説します。具体的には、データ拡張における実践的な手法を紹介し、業務での活用方法を具体的に学びます。
　AIや統計に関する高度な知識がなくても参加できる内容とし、分析業務に携わる方はもちろん、企画や現場の方々にも役立つ内容です。データ活用における柔軟な発想と実践力を養いたいかたにおすすめのセミナーです。

受講対象・レベル

年齢層に関係なく、業務にAIなどの機械学習技術の活用を検討されている方や、今後検討を予定されている方々

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

習得できる知識

限られたデータでも高い予測精度を目指すための考え方や手法について学べる

セミナープログラム

1.優れた予測技術の背景
　1-1.どのような技術があるのか
　1-2.どのようなデータを使っているのか

2.予測が上手くいっている理由はなにか
　2-1.どのように学習させているのか
　2-2.学習のデータ形式に制約はあるのか

3.データが少ないときに隠れている問題点
　3-1.どこに注目すればよいのか
　3-2.データを可視化したときの注意点

4.データが少ない場合の対処法
　4-1.単なるデータ拡張ではダメな例
　4-2.効率的にデータ拡張を行うには

5.予測精度を上げるコツ
　5-1.正則化について
　5-2.正則化を用いた例

6.データ拡張における注意点
　6-1.データ拡張の判断ポイント
　6-2.データ拡張の一例

7.最新の研究の内容など
　7-1.最新の研究の内容
　7-2.デモを用いた事例紹介

キーワード：
深層学習,少ないデータ,予測精度向上,データ拡張,セミナー,講演

セミナー講師

愛知工科大学　工学部　機械システム工学科
准教授　博士（工学）　
豊吉 巧也氏
【ご専門】材料力学，計算力学，機械学習，画像処理

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
・1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。
・3名以上での申込は1名につき24,750円（税込）です。

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受講について

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