スペクトル・イメージデータへの機械学習の応用

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本セミナーでは、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法から、Pythonを使った教師なし学習による特徴抽出、教師あり機械学習を用いた目的の情報をデータから引き出す方法を解説いたします。

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プログラム

イメージングが可能なスペクトロメトリー・スペクトロスコピーデータへの機械学習の応用を基礎から学ぶセミナーです。  最初に、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法を学びます。次に、あらかじめ配布する試し用のデータとプログラム (Python) を使って教師なし学習による特徴抽出を学びます。最後に、教師あり機械学習を用いて、目的の情報をデータから引き出す方法を学びます。試し用のデータと、Python 3で実施できる主成分分析、ランダムフォレスト、自己符号化器、単純な人工ニューラルネットワークの簡単なプログラムを配布します。  短時間のセミナーですので、参加者の習熟度によっては、セミナーに参加しただけでは全てを習得できないかもしれませんが、資料とプログラムを用いて自習することにより、自力で習得できる程度の情報はセミナーで供給します。

  1. スペクトル・イメージデータの構造
    1. イメージデータの構造と2次元イメージの1次元化
    2. 2次元イメージ+スペクトルデータの行列化
  2. 多変量解析・機械学習の基礎
    1. 用語の説明
    2. 教師なし学習と教師あり学習
    3. 主成分分析の基礎
    4. 人工ニューラルネットワークの基礎
      • 練習用エクセルシートも配布
  3. 教師なし学習法による特徴抽出
    1. スペクトル・イメージデータからの特徴抽出
      • 練習用データと主成分分析プログラムを配布
    2. NMFとSAE例の紹介
  4. 教師あり学習の応用方法
    1. 教師データの作成
    2. ランダムフォレスト
      • 練習用データと分類用のプログラム配布
    3. 人工ニューラルネットワーク
      • 回帰分析用のプログラム配布

受講料

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