研究者・技術者のためのビジネス情報収集&資料作成術
【LIVE配信】2024/3/15(金)12:30~16:30 , 【アーカイブ配信】3/18~3/29(何度でも受講可能)
お問い合わせ
03-6206-4966
開催日時 | 2021/7/15(木)10:30-16:30 |
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担当講師 | 三嶋 渉平 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
定員 | - |
受講費 | 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:47,300円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:52,800円 |
【提携セミナー】
主催:株式会社情報機構
◆ ハンズオンPCについて
事前に以下のインストール・設定をお願い致します。
◆ 講師より/本セミナーのポイント
スパースモデリングとは、一見複雑そうに見えるデータでも、本質的な部分はごくわずかであるという仮定を用いて、データから、その少数の本質を抽出するための方法論です。スパースモデリングは少ないデータからでも、本質を抽出することができ、MRI画像の撮像やブラックホールの撮像などで応用されています。
本講義では、スパースモデリングとは何なのかという話から、どのように実データに適用できるのかといった部分までお話しさせていただきます。講義中では、Google Colaboratoryを用いたハンズオンとして、主に画像データを中心にPythonでスパースモデリングを適用してみます。スパースモデリングを勉強するときには複雑な数式に悩まされることがあると思いますが、ハンズオンも交えた解説を通して、スパースモデリングを使う上での勘所を押さえていただければと思います。
尚、受講申込者には事前にアンケートを実施します。プログラミング経験や機械学習に関する興味対象などを予め伺い、皆様にマッチしたセミナーを目指します。
◆ 受講対象者は?
◆ 受講することで得られる知識/ノウハウは?
(株)HACARUS データサイエンティスト 三嶋 渉平氏
1 スパースモデリングの基礎知識と実用例
1.1 スパースモデリングとは ~他の手法との比較も含め~
1.2 スパースモデリングの実用例
1.2.1 MRI画像への応用事例
1.2.2 ブラックホール撮像への応用事例
1.2.3 マテリアルズインフォマティクス への応用事例
2 Lassoの基礎知識とポイント
2.1 L0ノルム、L1ノルムのポイントと留意点
2.2 Lassoとは
2.3 Lassoの最小化アルゴリズムについて
2.4 Lasso ハンズオン ~Google Colaboratoryを使って~
2.4.1 スパース回帰分析
2.4.2テーブルデータに対する変数選択
2.4.3 実データにLassoを適用するときのTips
2.5 Generalized Lasso と その応用例
2.5.1 時系列データへの応用
2.5.2 画像データへの応用
3 辞書学習の基礎知識とポイント
3.1 行列分解とは
3.2 Non-negative Matrix Factorization
3.3 K-SVDアルゴリズム
3.4 辞書学習の応用事例
3.4.1 画像の異常検知 ~Google Colaboratoryを使って~
3.4.2 ハイパースペクトル画像に対する辞書学習の適用
<質疑応答>
2021年7月15日(木) 10:30-16:30
【Live受講】 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※
★ Zoomによるオンライン配信
★ 見逃し視聴
については、こちらをご参照ください
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】
47,300円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、36,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】
52,800円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、41,800円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引
配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
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