本セミナーでは、データが少ない場合に焦点を当て、人間の知識やシミュレーションを援用するベイズモデリング、逆に機械学習の結果から知識を抽出するスパースモデリング、さらには深層学習のデータ不足をどう補うか、機械学習のための効率的なデータ取得の工夫など、データ解析のための種々の戦略について事例を交えながら紹介いたします。
現在の機械学習の成功は主にビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習に支えられている。しかし現実には、データの取得にコストや時間がかかるため、少数のデータしか得られないというケースも多く、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、データが少ない場合に焦点を当て、人間の知識やシミュレーションを援用するベイズモデリング、逆に機械学習の結果から知識を抽出するスパースモデリング、さらには深層学習のデータ不足をどう補うか、機械学習のための効率的なデータ取得の工夫など、データ解析のための種々の戦略について事例を交えながら紹介する。
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