少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用【LIVE配信】

株式会社R&D支援センター赤穂昭太郎氏 55,000円

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。

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

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

セミナーの対象者はこんな方です

・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

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2024/04/15 (月) 10:30～ 16:30

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申込み期間

～ 2024/04/12

主催会社

株式会社R&D支援センター

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定員

30名

受講料

55,000円

開講場所

本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです
【WEB限定セミナー】 ※会社やご自宅でご受講下さい。　
会場での参加はございません。

講師

赤穂昭太郎氏: 国立研究開発法人産業技術総合研究所　人間情報研究部門
脳数理研究グループ上級主任研究員　博士（工学）

【専門】
機械学習

カリキュラム、
プログラム

プログラム

１．機械学習の概要
　　1-1　ビッグデータとディープデータ
　　1-2　次元の呪いと汎化能力
　　1-3　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
　　2-1　スパースモデリングと正則化
　　2-2　圧縮センシングによる高解像度撮像
　　2-3　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
　　3-1　ベイジアンネットを使ったモデル化法
　　3-2　ベイズ推論のための計算アルゴリズム
　　3-3　データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング

４．結果の評価・可視化・説明
　　4-1　機械学習結果の評価法
　　4-2　信頼度付き機械学習
　　4-3　ディープラーニングの結果の解釈と説明

５．データ不足を補ういろいろな技術
　　5-1　異常検知のための技術
　　5-2　半教師あり学習とクラウドソーシング
　　5-3　転移学習とマルチタスク学習
　　5-4　能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】

１．Zoomを使用されたことがない方は、ミーティング用Zoomクライアントをダウンロードして下さい。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。

２．セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。セミナー開始直前のトラブルについては対応いたしかねますのでご了承下さい。

３．開催日の数日前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加下さい。

セミナー参加費
支払い方法

銀行振込か会場にて現金でお支払いください。

銀行振込みの場合、原則的に領収書は発行いたしません。

領収書をご希望の場合は、当日会場で受講料をお支払いください。

クレジットカードはご利用いただけません。

お知らせ

・資料付き【PDF配布】

・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55,000円（2人目無料）です。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。

・キャンセルについて
原則としてキャンセルはお受けいたしかねます。
ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。

代理の方が見つけられない場合、セミナー開催日より、
営業日で8日前までに限りキャンセルを承ります。
8日を過ぎますと欠席扱いとし、受講料の全額をお支払いいただきます。
ご欠席の場合は後日、セミナーで使用したテキストをお送りいたします。