本セミナーでは機械学習について基礎から解説し、入門から最先端技術までの一通りの道筋を解説いたします。
日時
- 2017年10月17日 10時30分〜 2017年10月17日 16時30分
開催予定
プログラム
- 機械学習の基礎
- 機械学習の最新動向
- 多変量解析・データマイニングとの関係
- 回帰分析
- 汎化誤差
- 次元の呪い
- モデル選択
- 正則化法
- 確率と機械学習
- ベイズモデル化
- 機械学習と最適化
- 機械学習の基本手順
- 教師なし学習と教師あり学習
- データの可視化
- 低次元化の手法
- 推薦とトピック抽出
- 欠損値の補完
- クラスタ分析
- 異常値検出
- パターン認識
- 予測と補間
- モデル化の効率化
- 線形ガウスモデル
- ベイジアンネットモデル
- カーネル法と類似度モデル
- サポートベクトルマシン
- ランダムフォレスト
- ディープラーニングを利用した画像特徴抽出
- 意思決定とバンディット問題
- 強化学習
- 転移学習
- 機械学習と最適化
- 最急降下法
- 局所解の問題
- 最適化とベイズモデル
- 乱数を用いた確率推論
- 動的計画法と機械学習
- まとめ
- 結果の解釈
- データ解析の3つのレベル
- 開発環境
会場
受講料
- 1名様: 46,000円(税別) / 50,600円(税込)
- 複数名: 57,000円(税別) / 62,700円(税込)