貴重なデータを最大限生かすための技術を紹介！

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

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

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

担当講師

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
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

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2025/4/25（金） 10:30～16:30

【アーカイブ配信】4/28～5/9　（何度でも受講可能）

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

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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備考

• 資料付き【PDF配布いたします】

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
  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。

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