よくわかる機械学習入門！　機械学習の入門と効果を発揮している統計解析における主成分分析のしかた

統計解析入門からIoT化・機械学習の方法まで
基礎をワンセットにし、実務にすぐに役立つ！

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　工学博士　小林 英男 氏
【略歴】
　東京電機大学工学部卒業後、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セールスエンジニアとして従事。学生時代にカリフォルニア大学バークレイ校に語学研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で３位入賞。企業からの派遣で東京農工大学大学院工学研究科にて５年間特別研究員（産学協同研究、文部省認定）。
　 ㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部で技術サービスおよび技術コンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、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、研究の実務経験を積んだ。
　 その後、技術コンサルタントとして独立して20年が経過した。リオン㈱、㈱小野測器、サイバネットシステム㈱等をはじめとして１部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、200社以上の企業に対し技術指導および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するだけでなく、通訳・翻訳なども行う。
　技術セミナーの講師歴は25年間。日刊工業新聞社など主催の多くのセミナーの講師を行ってきている。

セミナー受講料

￥49,500/人になります（テキスト代、消費税含む）
１社から２名様以上同時お申し込みの場合は、割引させて頂き２名様目から￥44,000になります。

セミナー趣旨

　機械学習の基礎はなんといっても統計解析です。入門的な統計解析技術から高度な統計解析技術までケース・バイ・ケースで使用されています。 本セミナーでは、機械学習を理解するために必要になる統計解析技術と機械学習のおける各技術について解説致します。ビッグ・データなどを収集するためのIoT化技術についてもコスト安ですぐに実現・商品化できる方法を解説致します。

受講対象・レベル

１．機械学習を学ぶためには統計解析の知識が必須になります。機械学習のための統計解析を学びたいかた。
２．機械学習の本を読んでも統計解析のところが理解できないというかた
３．統計の基本的な考え方がわからないので、そのあたりから勉強されたいというかた。
４．いろいろな分野で活用されている統計解析技術の本質を理解したい方
５．いろいろな統計解析のハウトゥーではなく、統計解析および機械学習の実務への適用力を身についけていきたいと考えておられるかた。
６．部下の管理・監督上、統計解析と機械学習のポイントを理解しておきたいかた。

習得できる知識

１．統計解析の基本と本質が理解できる。
２．IoTのしかたがわかる。
３．実務にける機械学習・ディープラーニング・主成分分析の基本と役割などが理解できる。
４．機械学習による故障予知・異常検知のしかたが理解できる。 

セミナープログラム

１．なぜ機械学習が必要なのか？
　1-1 機械学習はFFT（高速フーリエ変換器）の限界を超える！　FFTでできないことが機械学習でできる！
　1-2 LabView、MATLABにおける機械学習関係の技術動向（LabView、MATLAB に参加することにより得た最新技術動向）
　1-3 JIMTOFにおけるIoT化の方法と機械学習
　1-4 モデル・ベース・デザイン & モデル・ベース・デベロップメント（ＭＢＤ）と機械学習との関係
　
２．機械学習のための統計解析入門
　2-1 機械学習でよく使用される基本統計量とは？
　2-2 分散行列と共分散行列とは？

３．IoT化のしかた
　3-1 貴社商品の具体的なIoT化のしかた
　3-2 過去に納入した製品のIoT化のしかた　 　

４．機械学習のしかた
　4-1 教師あり学習とは？
　4-2 教師なし学習とは？
　4-3 わかる回帰分析
　4-4 わかるクラスタリング
　4-5 わかるサポートベクトルマシン
　4-6 わかる決定木
　4-7 わかるアンサンブル学習
　4-8 わかるガウス過程モデル
　4-9 わかるベイズ最適化

５．機械学習への統計解析の応用のしかた
　5-1 主成分分析とは？
　5-2 因子分析とは？
　5-3 多次元尺度構成法とは？
　
６．機械学習の適用事例研究
　6-1 実例：機械学習による鉄道車両の故障予知診断

７．質疑応答