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少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用【LIVE配信】


■開催日時:2021年04月23日(金) 10:30〜16:30

■会場:【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 

■定員:30名

■受講料:55,000円(税込、資料付き/1人)
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用(登録無料)
会員(案内)登録していただいた場合、49,500円(税込)へ割引になります。

■備考:
資料付き
【LIVE配信セミナーとは?】

■主催:(株)R&D支援センター

■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
【専門】
機械学習

■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

■趣旨:
 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。




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

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