機械学習における効率的なモデリングと最適化技術

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本セミナーでは、機械学習を効果的に活用するための基礎から応用までをやさしく解説いたします。

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プログラム

機械学習はさまざまな分野に広がりを見せているが、数多くの手法があり、何を使ってどのようにデータ解析を進めてよいか難しい場合も多い。  本セミナーでは、機械学習の入門からはじめ、さまざまなモデリングやデータ解析手法の基本的な考え方を紹介し、それぞれを効率的に活用する方法をいろいろな応用分野への事例を交えながら解説する。また、さまざまな分野に応用可能な最適化などへも機械学習技術が適用可能であることを紹介する。

  1. 機械学習の基礎
    1. 機械学習で何ができるのか
    2. 機械学習を使う上での注意点
    3. 機械学習とモデリング
  2. 機械学習の基本手順
    1. まずは基本的なことから
    2. データの可視化,情報圧縮
    3. モデルの選び方
  3. モデリングの技法
    1. ベイズモデリング
    2. スパースモデリング
    3. カーネル法によるモデル化
    4. アンサンブル学習・転移学習
    5. ディープラーニングによるモデル化
    6. 意思決定と強化学習モデル
    7. 時系列モデル化
  4. 機械学習技術による最適化
    1. 最適化問題のいろいろ
    2. 能動学習における効率的なサンプル収集
    3. ベイズ最適化による最適化
    4. マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化
  5. まとめ・参考文献

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