少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用

貴重なデータを最大限生かすための技術を紹介します！ 

セミナー修了後、受講者のみご覧いただける期間限定のアーカイブ配信を予定しております。

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）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、
　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
　 メールまたは郵送でのご案内となります。
　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにPDFにてお送りいたします。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

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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