機械学習におけるモデル化とその効率化、最適化

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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

  1. 機械学習の基礎
    1. 機械学習とは
    2. 機械学習の最新動向
    3. 汎化能力と次元の呪い
    4. 正則化法
    5. いろいろなモデリング
  2. 機械学習の基本手順
    1. データの可視化
    2. 低次元化の手法とその応用
    3. 欠損値の補完
    4. クラスタリング
    5. 異常値検出
    6. いろいろなパターン認識手法
  3. モデル化の効率化
    1. スパースモデリング
      • 変数の選択
      • 圧縮センシングへの応用
    2. ベイズモデリング
      • ベイジアンネットワーク
      • ベイズ推論のための計算
      • マルコフ連鎖モンテカルロ法
      • ガウス過程回帰
    3. ディープニューラルネット
      • 畳み込みニューラルネット
      • いろいろなニューラルネット
      • ニューラルネットと解釈性
  4. 機械学習と最適化
    1. 能動学習による効率的データ取得
    2. ベイズ最適化による実験計画
    3. シミュレーションと非線形最適化
  5. まとめ

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