機械学習モデルの性能最大化とハイパーパラメータのチューニング

セミナー趣旨

昨今、ディープラーニングを代表とするデータに基づく機械学習が、産業界の様々な領域に導入されています。
しかし、実用化に際してはいくつかの主要な課題が存在します。
具体的には、過学習を抑えて未知データに対する汎化性能を向上させる方法、重要な特徴量の選別、
そして学習では直接最適化が難しいハイパーパラメータの調整が挙げられます。
本セミナーでは、これらの課題に対する代表的な対応策と、それらのPythonによる実装方法について丁寧に解説します。
参加者は、理論的な背景に加え、実際のコードを通じて具体的な解決方法を学び、
機械学習の実務において使えるスキルを習得することを目指します。

セミナープログラム

１．過学習の抑制
　1.1 ロジスティック回帰
　1.2 L1/L2正則化
　1.3 ディープラーニングにおける過学習の抑制
　　a.DropOut法
　　b.Batch Normalization法
　1.4 L1/L2正則化の比較（Python実装解説）

２．特徴選択
　2.1 逐次特徴選択
　2.2 モデルベース特徴選択
　　a.L1正則化による特徴選択
　　b.決定木学習/Random Forestに基づく特徴選択
　2.3 各種特徴選択の比較（Python実装解説）

３．ハイパーパラメータ最適化
　3.1 サポートベクトルマシン
　3.2 ハイパーパラメータ最適化問題
　　a. ランダムサーチ
　　b. グリッドサーチ
　　c. ブラックボックス最適化
　3.3 クロスバリデーションによる評価
　3.4 Optunaによるハイパーパラメータ最適化（Python実装解説）

【質疑応答】

セミナー講師

大阪大学　産業科学研究所　知能アーキテクチャ研究分野　准教授　博士 (情報科学)　福井 健一　氏

◆講師略歴・活動など◆
経歴
2005年?2010年3月 大阪大学 産業科学研究所 新産業創造物質基盤技術研究センター 特任助手 (職名改名により2007年より特任助教)
2010年3月 大阪大学 大学院 情報科学研究科より 博士 (情報科学) 取得
2010年4月～2015年6月 大阪大学 産業科学研究所 第1研究部門 (情報・量子科学系) 助教
2015年7月～ 大阪大学 産業科学研究所 知能アーキテクチャ研究分野 准教授

学協会
2011年度～2014年度 情報処理学会 論文誌編集委員
2014年度～2017年度 人工知能学会編集委員
2015年度～ 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用 (TOM) 編集委員
2017年度～ 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究専門委員会委員
2017年度～ 電子情報通信学会和文論文誌D 編集委員

セミナー受講料

聴講料 1名につき55,000円（消費税込/資料付き）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕

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