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8/27【セミナー】機械学習における手法の選択、すすめ方の手順とモデル化の効率化、最適化

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電気・電子・半導体・通信 生産:製造プロセス・化学工学  / 2019年07月14日 /  ロボット IT・情報通信 先端技術
イベント名 機械学習における手法の選択、すすめ方の手順とモデル化の効率化、最適化
開催期間 2019年08月27日(火)
10:30~16:30
会場名 東京・港区浜松町 芝エクセレントビル B1F KCDホール
会場の住所 東京都
地図 https://www.science-t.com/hall/20034.html
お申し込み期限日 2019年08月26日(月)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

 

~機械学習の入門、手法の整理と選び方~
~機械学習を用いたデータ解析の基本的な手順~
~モデル化や学習手法の基本的な考えと効率的な活用方法~

 

長所・短所、得意・不得意、出来ること・出来ないこと、、、

数多くの手法から目的に合った方法を選択し、効率的なデータ解析を行うには

機械学習の基本手順、モデル化の効率化、設計への最適化

ベイズモデリング、スパースモデリング、ディープラーニング、、、

 

講師

 

(国研)産業技術総合研究所 人間情報研究部門・情報数理研究グループ 研究グループ長 

博士(工学) 赤穂 昭太郎 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

 

 機械学習はさまざまな分野に広がりを見せているが、数多くの手法があり、どのようにデータ解析を進めてよいかが難しい場合も多い。本セミナーでは、機械学習の入門からはじめ、さまざまなモデル化や学習手法の基本的な考え方を紹介し、それぞれを効率的に活用する
方法を解説する。また、製造業などで需要の高い設計の最適化などへも機械学習技術が適用可能であることを紹介する。

 

 プログラム

 

<得られる知識・技術>

・機械学習手法の目的や役割
・機械学習を用いたデータ解析の基本的な手順
・機械学習手法の効率的な使い方


<プログラム>

1.機械学習の基礎
 (ア)機械学習とは
 (イ)多変量解析・データマイニングと機械学習
 (ウ)機械学習の最新動向
 (エ)機械学習でできること
 (オ)回帰と予測:一番簡単な機械学習
 (カ)汎化誤差
 (キ)次元の呪い
 (ク)モデル選択
 (ケ)正則化法とスパースモデリング
 (コ)確率と機械学習
 (サ)ベイズモデリング:機械学習を束ねる枠組み
 (シ)機械学習と最適化
 (ス)データ解析のマネージメント

2.機械学習の基本手順
 (ア)現場的データ解析
 (イ)データの可視化
 (ウ)あてはめと予測
 (エ)予測と補間・主な手法
 (オ)モデル選択
 (カ)交差検証
 (キ)スパースモデリング  
 (ク)情報量規準
 (ケ)LASSO
 (コ)リッジ回帰
 (サ)主成分分析:低次元化の方法
 (シ)次元数の選び方
 (ス)行列分解
 (セ)推薦とトピック抽出
 (ソ)欠損値の補完
 (タ)クラスタ分析
 (チ)階層的クラスタリングと非階層的クラスタリング
 (ツ)異常値・外れ値検出
 (テ)パターン認識
 (ト)教師データの作り方
 (ナ)パターン認識のいろいろな手法

3.モデル化の効率化
 (ア)線形ガウスモデル
 (イ)ベイジアンネット
 (ウ)迷惑メールフィルタ
 (エ)ナイーブベイズ法
 (オ)カーネル法
 (カ)サポートベクターマシン
 (キ)アンサンブル学習
 (ク)ランダムフォレスト
 (ケ)転移学習とデータ利用
 (コ)ニューラルネットワーク
 (サ)ディープラーニングの基礎
 (シ)ディープラーニングを利用した画像特徴抽出
 (ス)意思決定とバンディット問題
 (セ)強化学習
 (ソ)時系列モデル
 (タ)状態空間モデル
 (チ)パーティクルフィルタ
 (ツ)時系列か関数か

4.機械学習と最適化
 (ア)製造業と最適化
 (イ)最急降下法と局所解の問題
 (ウ)最適化とベイズモデリング
 (エ)スペクトルデータの解析
 (オ)マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化
 (カ)設計と実験
 (キ)ベイズ最適化による最適実験計画

5.まとめ
 (ア)データ解析のマネージメント
 (イ)参考書

  □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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