機械学習における少ないデータへの 対策、活用と学習効果の評価【提携セミナー】
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もっと見る開催日時 | 2023/10/27(金)10:30~16:30 |
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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) |
★ 少ないデータでも機械学習を動かすためのコツを解説します
機械学習における少ないデータへの
対策、活用と学習効果の評価
【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ること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、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得方法を工夫したりといった、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
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 ビッグデータとディープデータ
1.2 少数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
1.1 スパースモデリングと正則化
1.2 圧縮センシングによる高解像度撮像
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 データ同化と時系列モデリング
4.結果の評価・可視化・説明の技術
4.1 信頼度付き機械学習
4.2 ディープラーニングの結果の解釈
5.データ不足を補ういろいろな技術
5.1 異常検知と欠測値補完
5.2 転移学習
6.効率的なデータ取得方法
6.1 アクティブラーニングとベイズ最適化
6.2 シミュレーションを併用した最適化
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2023/10/27(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。