機械学習のための効率的なデータ取得法と解釈・評価方法

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、人間の知識やシミュレーションを援用したり、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、少数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
・機械学習の結果の解釈や評価の仕方

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
    　a. 少量データを克服する４つの方針
　　1-2　次元の呪いと汎化能力
　　　a.線形回帰を例として（一番簡単な機械学習）
　　　b.汎化能力と高次元データ
　　1-3　データ解析の基本手順
　　　a.データの身体化
　　　b.主成分分析とクラスタリング
　　　c.機械学習の基本手法

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
　　　a.正則化によるモデル選択
　　　b.いろいろな正則化の比較
　　2-2　圧縮センシングによる高解像度撮像
　　　a.ブラックホールやMRIの撮像技術
　　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
　　　a.生成モデルと推論
　　　b.ベイジアンネットワーク
　　　c.グラフィカルLASSO
　　3-2　ベイズ推論のための計算アルゴリズム
　　　a.確率伝播法
    　b.変分ベイズ法
　　　c.マルコフ連鎖モンテカルロ法
　　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
　　　a.カルマンフィルタとパーティクルフィルタ

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
　　　a.ガウス過程回帰
　　　b.機械学習と仮説検定
　　4-3　ディープラーニングの結果の解釈と説明
　　　a.感度分析
　　　b.敵対的学習

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
　　　a.欠損値補完
　　5-3　転移学習とマルチタスク学習
　　　a.ディープラーニングにおける少数画像の学習
　　5-4　実験計画による効率的データ取得法
　　　a.アクティブラーニング
　　　b.ベイズ最適化
　　　c.マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化

キーワード：
機械学習,Deep Learning,データ,少量,AI,WEBセミナー,LIVE

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
【専門】
機械学習

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。
• アーカイブの場合は、配信開始日以降に、セミナー資料と動画のURLをメールでお送りします。
• 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。