少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用

セミナー趣旨

　現在の機械学習ではビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習を前提とすることが多い。しかし現実には、データの取得に金銭的・時間的コストがかかり、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人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介する。

受講対象・レベル

・製造業などで少数データを製品設計などにうまく活用したいと思われている方
・機械学習の結果の解釈や評価法に興味がある方

習得できる知識

・人間の知識やシミュレーションを機械学習と組み合わせる技術
・機械学習のための効率的なデータの採取法

セミナープログラム

１．機械学習の概要
　　1-1　ビッグデータとディープデータ
　　1-2　次元の呪いと汎化能力
　　1-3　データ解析の基本手順
２．少数・高次元データの学習のための技術
　　2-1　スパースモデリングと正則化
　　2-2　圧縮センシングによる高解像度撮像
　　2-3　シミュレーションデータを活用したスパースモデリング
３．人間の知識をモデル化するための技術
　　3-1　ベイジアンネットを使ったモデル化法
　　3-2　ベイズ推論のための計算アルゴリズム
　　3-3　データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング
４．結果の評価・可視化・説明
　　4-1　機械学習結果の評価法
　　4-2　信頼度付き機械学習
　　4-3　ディープラーニングの結果の解釈と説明
５．データ不足を補ういろいろな技術
　　5-1　異常検知のための技術
　　5-2　半教師あり学習とクラウドソーシング
　　5-3　転移学習とマルチタスク学習
　　5-4　能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法

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セミナー講師

国立研究開発法人産業技術総合研究所　人間情報研究部門
脳数理研究グループ 上級主任研究員　博士（工学）　赤穂 昭太郎　氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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