少ない学習データでもうまくいく機械学習の適用方法と進め方とそのコツ【提携セミナー】
開催日時 | 2022/6/30(木)10:30~16:30 |
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担当講師 | 長尾 智晴 氏 |
開催場所 | Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能) |
定員 | - |
受講費 | 通常申込:49,500円 E-Mail案内登録価格: 46,970円 |
少ない学習データでもうまくいく
機械学習の適用方法と進め方とそのコツ
~少数学習の実現方法と業務へのAI導入を成功させるポイント~
■少ない学習データを増やす、水増しする方法■
■少ないデータでも学習できる機械学習法■
■少量学習データの業務への導入のコツ■
【提携セミナー】
主催:サイエンス&テクノロジー株式会社
少ない学習データからの高効率な機械学習とその有益なモデル化、具体的な利用方法
データが少ない、揃わない、精度が悪い、偏りがある、、、ではどうするのか~
業務に機械学習を導入しようとする場合、多くのデータがないことで、あきらめてませんか
セミナー趣旨
高精度な機械学習法である深層学習(ディープラーニング)は多層の階層型神経回路網(深層回路)であり、回路網の結合荷重などを決定する「学習」には数千~数万あるいはそれ以上の数のデータが必要です。一方、企業の業務に機械学習を導入しようとする場合、それほど多くのデータが存在しないケースが多々あります。このような場合、深層学習および機械学習の導入をあきらめてしまうことが多く、それはどう考えても「もったいない」です。
そこで本セミナーでは、そのような場合でも機械学習を導入できる方法として、①少ない学習データを増やす方法、②少ないデータでも学習できる機械学習法、をご紹介します。
本セミナーでは,AIの初学者の方や専門外の人にも分り易く、ポイントを端的にお伝えする平易な解説を行ないます。また、業務へのAI導入で陥りがちなミスや、うまく導入するコツについてもお伝えします。最後に、参加者からのAIに関するよろず相談会も行ないますので、これから業務にAIを導入しようと考えている方はぜひお気軽にご参加下さい。
得られる知識
人工知能と機械学習の概要、深層学習の現状と課題、少数の学習データを用いる機械学習、業務へのAI導入と成功のコツなど
受講対象
企業の技術者・経営者の方や一般の方々など(人工知能に初めて触れる方でも大丈夫です)
キーワード
:人工知能,機械学習,深層学習,少数学習,AI導入
担当講師
横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 工学博士 長尾 智晴 氏
【専門】知能情報学・知能ロボティクス
セミナープログラム(予定)
1.機械学習の現状と課題
1.1 人工知能と機械学習
人工知能の定義・歴史・現状・課題~
1.2 機械学習の種類と方法
~IBL・EBL・教師あり/なし学習など~
1.3 深層学習(ディープラーニング)超入門
~神経回路網と深層学習とは何か?~
1.4 少量データを用いた機械学習とは?
~本セミナーの課題と意義について~
2.学習データを増やす方法
2.1 画像に対する基本的な水増し方法
~幾何学的変形・階調変換などの利用~
2.2 敵対的生成ネットワーク(GAN)
~GANの原理と各種の応用手法~
2.3 特徴/潜在空間の利用
~各種の次元圧縮・削減法~
2.4 AutoEncoder,CAV,VACなどの利用
~逆変換によるデータ生成~
2.5 CG(Computer Graphics)を用いる方法
~画像・立体認識への応用~
2.6 シミュレータによるデータ水増し
~物理シミュレータの利用~
3.少量でも学習できる機械学習法
3.1 ベイズ最適化などによる関数推定
~少ないサンプルから分布を推定する~
3.2 進化計算法による関数推定
~遺伝的プログラミング(GP)・CGPなど~
3.3 1クラス学習による異常検知
~1クラスSVM・AEなどの利用~
3.4 進化的機械学習による処理の自動構築
~処理要素の進化的組合せ最適化~
3.5 転移学習・蒸留・浸透学習
~既存知識を有効に利用する~
3.6 深層回路の構造最適化
~Pruning・Neural Architecture Search~
4.AIの業務への導入方法
4.1 AI導入時の注意点
~導入時・外注時の注意点など~
4.2 AI人材の育成方法について
~最も望まれる人材育成方法とは?~
5.まとめと質疑応答
~Q&Aと質疑・AIよろず相談会~
付録:
付録1 代表的な機械学習法
付録2 説明可能AI(XAI:explainable AI)
付録3 進化計算法概論
付録4 横浜国大・長尾研のご紹介
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2022/6/30(木)10:30~16:30
開催場所
Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)
受講料
一般受講:本体45,000円+税4,500円
E-Mail案内登録価格:本体42,700円+税4,270円
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価:39,600円/E-mail案内登録価格 37,620円 )
定価:本体36,000円+税3,600円
E-mail案内登録価格:本体34,200円+税3,420円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※※お申込みフォームのメッセージ欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】とご記載ください。
※他の割引は併用できません。
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で49,500円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額24,750円)
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配布資料
- セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ/印刷可)を主催者サイトのマイページよりダウンロードいただきます。
(開催2日前を目安に、ダウンロード可となります)
(ダウンロードには会員登録(無料)が必要となります)
備考
※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
お申し込み方法
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