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イベント

5/30【セミナー】スパースモデリングの基礎と実践

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ICT・情報処理 電気・電子・半導体・通信  / 2019年04月15日 /  ロボット IT・情報通信 先端技術
イベント名 スパースモデリングの基礎と実践
開催期間 2019年05月30日(木)
10:30~16:30
会場名 東京・大田区平和島 東京流通センター 2F 第3会議室
会場の住所 東京都
地図 https://www.science-t.com/hall/16452.html
お申し込み期限日 2019年05月29日(水)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

 

~膨大なデータに埋もれた本質的に重要なデータを取り出すために~

■スパースモデリングの基本的な考え方■
■スパースモデリングの回帰モデリングの観点からの理解■
■実問題に適用できるが実例の理解■

 

膨大なデータに埋もれた本質的に重要なデータを取り出すために

機械学習の基礎~スパースモデリングの導入・発展~実データ解析~
 一連のプロセスで理解し、実務・研究等の工学的応用にもっていきます。

教師あり・なし学習、生成・識別モデル、重回帰分析、正則化回帰、
 様々なスパース性、 オープンソースライブラリを利用した実データの分析例

 

講師

 

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構 統計数理研究所 准教授 

博士(工学) 日野 英逸 氏

 

 受講料(税込)

 

48,600円(本体45,000円+税3,600円)※資料・昼食付
キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の24,300円)

 

 趣旨

 

 大量のデータに含まれる少数の本当に重要なデータを抽出したい、あるいは少数の観測から背後にある多数のパラメタを推定したい、といったニーズは様々な産業分野で日々産まれ続けている。計測技術の高度化やストレージの低価格化、折しものビッグデータブームに後押しされ、たくさんのセンサーによる計測結果を記録したはよいものの、その中から有用な情報を取り出すことが出来ないということも多い。
 スパースモデリングは、「同じことがらを説明できるならば、説明に用いるモデルは簡潔な方がよい」という、合理的な先見知識を導入することで、大量のセンサーデータに埋もれた本質的に重要な信号を取り出したり、未知のパラメタの数よりもはるかに少ない回数の計測データを用いてパラメタ同定を行ったりするための技術の総称であり、既に統計的データ解析、機械学習の現場において必要不可欠な方法論となっている。
 本セミナーでは、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説する。さらに。具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例とデモを交えて紹介する。

 

 プログラム

 

<得られる知識・技術>

・スパースモデリングの基本的な考え方がわかる
・スパースモデリングを回帰モデリングの観点から理解できる
・実問題への適用例が理解できる

 

<対象>

実務・研究において予測.特に回帰分析を利用する人
実務・研究においてどのような考え方で予測モデルを選べばよいかを知りたい人
線形代数,微分積分,確率統計の初歩など,理系大学初年度程度の知識があると望ましい


<プログラム>

 1.機械学習概論
 1.1 機械学習の問題設定
 1.2 教師有り,なし学習
 1.3 生成・識別モデル

2.スパースモデリングの導入
 2.1 重回帰分析
 2.2 正則化回帰
 2.3 Lasso:L1正則化線形回帰
 
3.発展的な手法
 3.1 様々なスパース性
 3.2 正則化とバイアス
 3.3 ベイズモデルとしての理解

4.実データ解析の応用例
 4.1 オープンソースライブラリを利用した実データの分析例
 4.2 工学的応用例

5.まとめ

  □質疑応答□

 

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。

・3名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。

・請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

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○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は銀行振込、または当日会場にて現金でお支払いください。

○お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

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※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

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