分かりやすい機械学習の基礎と活用法

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会場 開催

本セミナーは、機械学習の基礎から解説し、実際の業務や製品開発で活用するための考え方・方法・コツ、今後の動向について詳解いたします。

日時

中止

プログラム

実践的な機械学習技術を習得するためには,数学的知識と実データ解析技術の両方をバランスよく身につけることが重要です.本講義では,機械学習アルゴリズムの実装技術だけでなく,様々な機械学習手法の基礎となる数学的な考え方も獲得することを目指します.

  1. 学習モデル
    1. 線形モデル
    2. カーネルモデル
    3. 非線形モデル
  2. 最小二乗回帰
    1. 学習規準
    2. 解の計算法
  3. 正則化回帰
    1. L2制約付き最小二乗回帰
    2. 解の計算法
    3. モデル選択
  4. スパース回帰
    1. L1制約付き最小二乗回帰
    2. 解の計算法
    3. 様々な拡張
  5. ロバスト回帰
    1. L1損失最小化
    2. フーバー損失最小化
    3. 解の計算法
  6. 最小二乗分類
    1. 最小二乗回帰による分類
    2. 多クラスの分類
    3. 0/1損失とマージン
  7. サポートベクトル分類
    1. ヒンジ損失最小化
    2. マージン最大化
    3. カーネルトリック

会場

株式会社 技術情報協会
141-0031 東京都 品川区 西五反田2-29-5
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受講料

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