・過学習を防ぎながら解釈性を高める手法：スパース推定を体系的に

※データ分析の基礎から学びたい方は、前日の「セミナー」もご確認ください。

スパース推定入門

≪機械学習モデルの適切な解釈に向けて≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

7月25日『機械学習・ケモインフォマティクス入門セミナー』とセットで受講が可能です。

講師より／本セミナーのポイント

昨今、様々な分野で成功を収めている機械学習、特に深層学習では、大規模なデータを用いることが大前提です。しかし、データの種類によっては少数のデータしか得られず、その結果過学習し、たとえ高精度が出たとしても実運用で使えない場合がほとんどです。本セミナーでは、過学習を防ぎながら解釈性を高める手法であるスパース推定を中心に講義し、このような問題を解決するための実践的なアプローチを紹介します。

◆受講後、習得できること

• スパース推定の基礎知識、実務に役立つ数理
• スパース推定の実際の計算方法
• ラッソ回帰のポイント
• スパース推定の活用事例 ～化合物についてのデータ分析を例に～
• スパース推定を実践する際の留意点・コツ

◆受講対象者

• 業務の中で、機械学習等のデータ分析・解析を試みている方
• スパース推定を体系的に学んでみたい方
• 少量のデータを使った解析に取り組みたい方
• 機械学習モデルを適切に解釈したい方
  ※機械学習について、一通り学習されている（独学含む）ことが望ましいです。
  ＊データ分析の基礎から学びたい方は、前日の「セミナー」もご確認ください。

担当講師

産業技術総合研究所 人工知能研究センター
機械学習研究チーム　研究員 博士（工学）　椿 真史 先生

東北大学工学部化学バイオ工学科を卒業後、IT企業に就職。退職後、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科において、機械学習やバイオインフォマティクスの研究に従事。現在は産業技術総合研究所において、ケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクスの技術開発をする傍ら、企業に対するデータ分析や人工知能の導入を行っている。

セミナープログラム（予定）

1.回帰分析とスパース推定の基礎（90分）
1.1 回帰分析の基礎
1.1.1特徴量・記述子の選択
1.1.2 線形回帰モデルの基礎
1.1.3 様々な特徴量・記述子とその組み合わせを用いた線形回帰モデル
1.2 スパース推定の基礎
1.2.1 機械学習における訓練データとテストデータ
1.2.2 多重共線性と回帰モデルの安定性
1.2.3 過学習と変数選択（スパース推定）
1.2.4 多重共線性を回避するためのリッジ回帰
1.2.5 過学習を防ぎ変数選択をするためのラッソ回帰

2.実践的なスパース推定のアプローチとその解釈性（90分）
2.1 実践的なスパース推定
2.1.1 変数増減法とその具体例
2.1.2 変数増加法におけるテクニックと効率化
2.1.3 薬や材料などの化合物データに対するスパース推定の応用
2.1.4 その他のスパース推定の応用例
2.2 スパース推定の解釈
2.2.1 薬や材料などの化合物データに対する解釈
2.2.2 より複雑なモデルに対するスパース推定の解釈
2.2.3 解釈のためのデータ収集
2.2.3 解釈と精度の両立とバランス

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年7月26日（水）　12:30-16:30

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

『スパース推定（7月26日）』のみのお申込みの場合
【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

『機械学習ケモインフォマティクス（7月25日）』と合わせてお申込みの場合
（同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。）
【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名61,600円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名72,600円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

●録音・録画行為は固くお断り致します。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料・講師への質問等について

●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。

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。

★【(オンライン)7月26日のみ参加（見逃視聴なし）】、【(オンライン)7月26日のみ参加（見逃視聴あり）】、【(オンライン)7月25日・7月26日　両日参加（見逃視聴なし）】、【(オンライン)7月25日・7月26日　両日参加（見逃視聴あり）】のいずれかから、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。