機械学習のための少数データ、データ不足への対応と解釈・評価方法【提携セミナー】
| 開催日時 | 【Live配信】2025/6/18（水）10:30~16:30, 【アーカイブ】2025/6/25まで受付（視聴期間：6/25~7/4まで） |
|---|---|
| 担当講師 | 赤穂 昭太郎 氏 |
| 開催場所 | Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 55,000円(税込) |
★ 少数データを補うには？ スパースモデリング、時系列モデリングを徹底解説！
機械学習のための少数データ、
データ不足への対応と解釈・評価方法
【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・人的コストがかかり、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。本講座では、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
担当講師
(国研)産業技術総合研究所 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 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 転移学習とマルチタスク学習
5.3 実験計画による効率的データ取得法
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
Live配信：2025/6/18（水）10:30~16:30
アーカイブ：2025/6/25まで受付（視聴期間：6/25~7/4まで）
開催場所
Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信
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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