少ないデータに対する機械学習のすすめ方【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2022/2/4（金） 10:30～16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 藤原 幸一 氏 |
| 開催場所 | 【ZOOMを使ったLIVE配信セミナー】 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円） 会員： 49,500円 （本体価格：45,000円） |
スモールデータでAIに勝つ！
少ないデータに対する機械学習のすすめ方
【提携セミナー】
主催：株式会社R&D支援センター
◆セミナー趣旨
生産現場の操業データや医療データにおいては，データ収集の面において様々な困難に直面することがある．たとえば，測定されている変数の数と比較して統計モデリングに使用可能なデータ量が限られることが多い。また，通常のモデリングでは正例・負例双方のサンプルが必要となるが，装置故障など稀な事象のデータはなかなか集められない。医療データにおいては，倫理的な問題から多くの患者から臨床データを収集するのは困難である。このように実世界ではしばしば必要なデータが十分に収集できず，スモールなデータからいかに知識を抽出するのかが重要となる。
本講演では，製薬プロセスおよびてんかん患者の臨床データ解析の実例を通じて，スモールデータ解析の考え方と展望を述べる。
◆習得できる知識
粒子を分散するということの意味、分散剤が必要な理由、市販されている分散剤の種類とその構造、分散剤の具体的な選択指針、配合量の決め方
◆受講対象
・少量のデータから統計モデルを構築したいと考えられている方
・現場でのデータ解析に従事されている方
・現場におけるデータ収集についてお困りの方
・線形代数と初歩の統計学の学習を前提とします
◆必要な前提知識
・機械学習の基礎知識，及び入力変数選択・異常検知手法などスモールデータに適したデータ解析手法の習得
・スモールデータにおけるデータ収集の心構えの習得
◆キーワード
機械学習,Deep Learning,データ,少量,AI,オンライン,WEBセミナー
担当講師
名古屋大学 工学研究科 物質プロセス工学専攻 准教授 博士（工学）
藤原 幸一 氏
【専門】
機械学習・生体信号処理・医療AI
セミナープログラム（予定）
１．スモールデータとは
２．次元削減と回帰分析
2-1. 主成分分析
2-2. 部分的最小二乗法（PLS）
３．入力変数選択
3-1. スパースモデリング
3-2. 変数クラスタリングによる入力変数選択
3-3. 製薬プロセスへの応用例
４．異常検出
4-1. 多変量統計的プロセス管理（MSPC）
4-2. 自己符号化器（オートエンコーダー）
4-3. 医療データ解析への応用例
５．スモールデータ解析への心構え
5-1. スモールデータの収集／解析の考え方
5-2. データ収集の際の留意点
5-3. 必要となるデータの質の問題
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2022年2月4日（金） 10:30～16:30
開催場所
【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます
受講料
非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
・1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
・3名以上同時申込は1名につき27,500円（税込）です。
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