機械学習における学習の効率化手法

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プログラム

  1. 機械学習の基礎
    1. 機械学習の最新動向
    2. 多変量解析・データマイニングとの関係
    3. 回帰分析
    4. 汎化誤差
    5. 次元の呪い
    6. モデル選択
    7. 正則化法
    8. 確率と機械学習
    9. ベイズモデル化
    10. 機械学習と最適化
  2. 機械学習の基本手順
    1. 教師なし学習と教師あり学習
    2. データの可視化
    3. 低次元化の手法
    4. 推薦とトピック抽出
    5. 欠損値の補完
    6. クラスタ分析
    7. 異常値検出
    8. パターン認識
    9. 予測と補間
  3. モデル化の効率化
    1. 線形ガウスモデル
    2. ベイジアンネットモデル
    3. カーネル法と類似度モデル
    4. サポートベクトルマシン
    5. ランダムフォレスト
    6. ディープラーニングを利用した画像特徴抽出
    7. 意思決定とバンディット問題
    8. 強化学習
    9. 転移学習
  4. 機械学習と最適化
    1. 最急降下法
    2. 局所解の問題
    3. 最適化とベイズモデル
    4. 乱数を用いた確率推論
    5. 動的計画法と機械学習
  5. まとめ
    1. 結果の解釈
    2. データ解析の3つのレベル
    3. 開発環境

会場

中央大学 駿河台記念館
101-0062 東京都 千代田区 神田駿河台3丁目11−5
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