少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用【提携セミナー】

機械学習セミナー

少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

おすすめのセミナー情報

開催日時 【LIVE配信】2024/4/15(月) 10:30~16:30 , 【アーカイブ配信】4/16~4/30 (何度でも受講可能)
担当講師

赤穂 昭太郎 氏

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

定員 30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講費 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)

貴重なデータを最大限生かすための技術を紹介!

 

少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用

 

【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、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。

 

◆ 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

 

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

 

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 半教師あり学習とクラウドソーシング
5-3 転移学習とマルチタスク学習
5-4 能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2024/4/15(月) 10:30~16:30

【アーカイブ配信】4/16~4/30 (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。

 

※セミナー主催者の会員登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「R&D支援センター会員登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みから会員受講料が適用されます。

 

※R&D支援センターの会員登録とは?
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。

 

LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

 

備考

  • 資料付き【PDF配布】

 

  • 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。

 

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。

★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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