過去の時系列データを用いて将来の時系列を予測・推定する問題 (課題) は様々な実応用上重要です。リザバーコンピューティング (RC, Reservoir Computing) は、このような問題に適した機械学習法 (ニューラルネットワークの学習法) であり近年着目されています。RCは「学習パラメタに関して線形なモデルで、入出力時系列間の非線形関係を近似する手法」であると言えます。線形なモデルであることから、学習が高速かつ容易で広い実応用が期待できます。本格的な機械学習応用に入る際の第一歩としてRCを使うことも考えられます。
本講座では、時系列予測の一般的な機械学習法の初歩から始め、リザバーコンピューティングの特徴、学習/予測の仕組み、実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質、具体的な応用例の紹介、最新の研究状況と展望までを分かりやすく解説します。
- はじめに:時系列予測の機械学習
- 教師あり学習の初歩:最小二乗法
- ニューラルネットワーク
- リカレントニューラルネットワーク
- リザバーコンピューティングの特徴,他の方法との比較
- リザバーコンピューティング
- データの準備 (教師データとテストデータ)
- 学習と予測の方法
- 実装例 (サンプルコード) の紹介
- 学習と予測のデモンストレーション
- 数理的な性質
- 応用例:非線形システムの状態推定の紹介
- 発展:少量のデータを用いた学習 (転移学習)
- まとめと質疑応答
複数名受講割引
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 20,000円(税別) / 22,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
- 他の割引は併用できません。
- サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。
アカデミー割引
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
- 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
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ライブ配信セミナーについて
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