イベント
| イベント名 | 少数データ、データ不足における 機械学習適用の問題解決方法とその戦略 |
|---|---|
| 開催期間 |
2023年12月18日（月）
～ 2024年01月05日（金）
【Live配信】2023年12月18日（月）10:30～16:30 【アーカイブ配信】2024年1月5日（金）まで受付 (視聴期間：1/5～1/19） ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【Live配信（Zoom使用）受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2024年01月05日（金）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
少数データ、データ不足における
機械学習適用の問題解決方法とその戦略
～機械学習のための効率的なデータ取得の工夫、少数データ解析のための戦略～
■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■
■機械学習の結果の解釈や評価の仕方■
受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
現実的に少数のデータしか得られない、データに偏りがある、データのサンプルが少ない、、
ではどうすればいいのか
少量データの活用法、データ不足を補う為のアプローチとその工夫・技術を解説
少数・高次元データの学習のための技術、人間の知識をモデル化するための技術、
スパースモデリング、ベイズモデリング、、
少量データの活用法、データ不足を補う為のアプローチとその工夫・技術を解説
少数・高次元データの学習のための技術、人間の知識をモデル化するための技術、
スパースモデリング、ベイズモデリング、、
【得られる知識】
・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
・機械学習の結果の解釈や評価の仕方
・機械学習のための効率的なデータの採取法
・機械学習の結果の解釈や評価の仕方
キーワード：スパースモデリング、ベイズモデリング
| 講師 |
(国研)産業技術総合研究所 情報・人間工学領域 上級主任研究員 博士(工学)
赤穂 昭太郎 氏
【講師紹介】
| セミナー趣旨 |
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、人間の知識やシミュレーションを援用したり、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、少数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。
| セミナー講演内容 |
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
- サイト内検索
- ページカテゴリ一覧
- 新着ページ
-
- 2/20 ICH新ガイドラインに対応する 分析法開発と分析法バリデーションの基礎と実践 (2025年12月01日)
- 2/13 先端半導体プロセスで求められる レジスト材料・技術 (2025年12月01日)
- 2/20 自動車プラスチックの“これから”を考える (2025年12月01日)
- 2/4 ガラスコアサブストレート・ガラスインターポーザの わかりやすい基礎と最新動向 (2025年12月01日)
- 2/24 ISO 11607 滅菌医療機器の包装に関する法的要求事項解説 (2025年12月01日)
- 2/9 実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と 材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例 (2025年12月01日)
- 2/17 mRNA-LNP医薬品における 製剤化・製造・品質管理と品質審査の論点 (2025年12月01日)
- 2/20,26 信頼性の高い研究成果/試験Quality 実践＜2日間コース＞ （データ・記録のとり方・公正な試験Quality） (2025年12月01日)
- 2/26 信頼性の高い研究成果を得るための 公正な研究プロセスと試験データのQuality・基準 (2025年12月01日)
- 2/20 ＜信頼性基準試験＞ 信頼性の高い研究成果を得るための 生データ・実験記録（ノート）の取り方 (2025年12月01日)
