2020年11月06日（金）
10:30～16:30
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機械学習の実問題への応用に興味のある人（線形代数・解析学の初歩の知識が必要）
スモールデータ解析に用いられる機械学習手法についての知識，スモールデータ解析の考え方，心構え
生産現場の操業データや医療データにおいては，データ収集の面において様々な困難に直面することがある。たとえば，測定されている変数の数と比較して統計モデリングに使用可能なデータ量が限られることが多い。また，通常のモデリングでは正例・負例双方のサンプルが必要となるが，装置故障など稀な事象のデータはなかなか集められない。医療データにおいては，倫理的な問題から多くの患者から臨床データを収集するのは困難である。このように実世界ではしばしば必要なデータが十分に収集できず，スモールなデータからいかに知識を抽出するのかが重要となる。本講演では，製薬プロセスおよびてんかん患者の臨床データ解析の実例を通じて，スモールデータ解析の考え方と展望を述べる。
1. スモールデータとは
2. 次元削減と回帰分析
2-1. 主成分分析
2-2. 部分的最小二乗法（PLS）
3. 入力変数選択
3-1. スパースモデリング
3-2. 変数クラスタリングによる入力変数選択
3-3. 製薬プロセスへの応用例
4. 異常検出
4-1. 多変量統計的プロセス管理（MSPC）
4-2. 自己符号化器（オートエンコーダー）
4-3. 医療データ解析への応用例
5. スモールデータ解析への心構え
