少ないデータに対する機械学習の適用と学習結果の評価技術【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2024/6/26（水）10:30~16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 赤穂 昭太郎 氏 |
| 開催場所 | Zoomによるオンライン受講 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 55,000円(税込) |
★ データ不足を補う効率的な取得法を詳解！ 学習結果の可視化技術を徹底解説！
少ないデータに対する
機械学習の適用と学習結果の評価技術
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
現在の機械学習や深層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・深層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。
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
【受講対象】
- 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
担当講師
(国研)産業技術総合研究所 人間情報インタラクション研究部門 上級主任研究員 博士(工学)
赤穂 昭太郎 氏
セミナープログラム（予定）
1.機械学習の概要
1.1 少数データと次元の呪い
1.2 データ解析の基本手順
1.3 可視化のための方法
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
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 ベイズモデリングと確率的知識
3.2 ベイジアンネットワークを使ったモデル化法
3.3 ベイズ推論のための計算アルゴリズム
3.4 データ同化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 信頼度付き学習
4.3 XAI：ディープラーニングの説明性
5.データ不足を補ういろいろな技術
5.1 異常値検知の技術
5.2 半教師あり学習，欠損値補完
5.3 転移学習と深層学習での利用
6.効率的なデータ取得方法
6.1 アクティブラーニング
6.2 ベイズ最適化
6.3 MCMCとシミュレーションを用いた効率的最適化
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2024/6/26（金）10:30~16:30
開催場所
Zoomによるオンライン受講
受講料
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1名につき49,500円(税込)〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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