★ 具体的な解決方法が学べる！実務で使えるスキルが身につく！

機械学習モデルの性能最大化と

ハイパーパラメータのチューニング

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

【講演主旨】

昨今、ディープラーニングを代表とするデータに基づく機械学習が、産業界の様々な領域に導入されています。しかし、実用化に際してはいくつかの主要な課題が存在します。具体的には、過学習を抑えて未知データに対する汎化性能を向上させる方法、重要な特徴量の選別、そして学習では直接最適化が難しいハイパーパラメータの調整が挙げられます。

本セミナーでは、これらの課題に対する代表的な対応策と、それらのPythonによる実装方法について丁寧に解説します。参加者は、理論的な背景に加え、実際のコードを通じて具体的な解決方法を学び、機械学習の実務において使えるスキルを習得することを目指します。

習得できる知識

•  Optuna（Python）を用いた、最適な設定を見つけるための手順とポイント

担当講師

大阪大学　産業科学研究所　知能アーキテクチャ研究分野　准教授　博士 (情報科学)　福井 健一　氏

セミナープログラム（予定）

１．過学習の抑制
1.1 ロジスティック回帰
1.2 L1/L2正則化
1.3 ディープラーニングにおける過学習の抑制
a.DropOut法
b.Batch Normalization法
1.4 L1/L2正則化の比較（Python実装解説）

２．特徴選択
2.1 逐次特徴選択
2.2 モデルベース特徴選択
a.L1正則化による特徴選択
b.決定木学習/Random Forestに基づく特徴選択
2.3 各種特徴選択の比較（Python実装解説）

３．ハイパーパラメータ最適化
3.1 サポートベクトルマシン
3.2 ハイパーパラメータ最適化問題
a. ランダムサーチ
b. グリッドサーチ
c. ブラックボックス最適化
3.3 クロスバリデーションによる評価
3.4 Optunaによるハイパーパラメータ最適化（Python実装解説）

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【Live配信】2024/8/26（月）13:00~17:00

【アーカイブ（録画）配信】２０２４年９月４日（水）まで申込受付（視聴期間：９月４日～９月１４日まで）

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)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

• Live配信セミナーの接続確認・受講手順は こちら をご確認ください。
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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。

★【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。

※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。