本セミナーでは、ディープラーニングで必ずしも学習データ数が多くない場合や異常検知で異常値のデータ数が少ないといった問題点を解決するための戦略について事例を交えながら紹介いたします。
日時
- 2020年12月9日 10時30分〜 2020年12月9日 16時30分
開催予定
プログラム
現在の機械学習の成功は主にビッグデータと呼ばれるような大量のデータを用いた学習に支えられている部分が大きい。しかし一方で、データの取得にコストや時間がかかって少数のデータしか得られないというケースも現実には多数存在し、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、そうした場合に焦点を当て、ディープラーニングで必ずしも学習データ数が多くない場合や異常検知で異常値のデータ数が少ないといった問題点を解決するための戦略について事例を交えながら紹介する。
- 機械学習の概要
- ビッグデータとディープデータ
- 次元の呪いと汎化能力
- データ解析の基本手順
- 人間の知識のモデル化
- シミュレーションとデータ解析
- 少数・高次元データの学習のための技術
- スパースモデリングと正則化
- 圧縮センシングによる高解像度撮像
- シミュレーションデータを活用したスパースモデリング
- 人間の知識をモデル化するための技術
- ベイズモデリングと確率的知識
- ベイジアンネットを使ったモデル化法
- ベイズ推論のための計算アルゴリズム
- データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング
- 結果の評価・可視化・説明
- 機械学習結果の評価法
- 信頼度付き機械学習
- ディープラーニングの結果の解釈と説明
- データ不足を補ういろいろな技術
- 異常検知のための技術
- 半教師あり学習とクラウドソーシング
- 欠損値補完の技術
- 転移学習とマルチタスク学習
- ディープラーニングにおける少数画像の学習
- 効率的なデータ取得方法
- アクティブラーニングによるデータ取得
- ベイズ最適化による実験計画
- シミュレーションと組み合わせた最適化
- まとめ
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)
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 ミーティングテスト にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。 - ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。