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
- 2016年4月15日 10時30分〜 2016年4月15日 16時30分
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.
- 学習モデル
- 線形モデル
- カーネルモデル
- 非線形モデル
- 最小二乗回帰
- 学習規準
- 解の計算法
- 正則化回帰
- L2制約付き最小二乗回帰
- 解の計算法
- モデル選択
- スパース回帰
- L1制約付き最小二乗回帰
- 解の計算法
- 様々な拡張
- ロバスト回帰
- L1損失最小化
- フーバー損失最小化
- 解の計算法
- 最小二乗分類
- 最小二乗回帰による分類
- 多クラスの分類
- 0/1損失とマージン
- サポートベクトル分類
- ヒンジ損失最小化
- マージン最大化
- カーネルトリック
- 質疑応答
会場
受講料
- 1名様: 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 複数名: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。