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スモールデータの収集・解析技術とその応用

~少ないサンプルから知識を抽出する方法と実践~

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セミナー概要

略称
スモールデータ
セミナーNo.
nts191204  
開催日時
2019年12月12日(木)13:00~16:30
主催
(株)NTS
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
オームビル 地下ゼミルーム
価格
非会員: 44,000円(本体価格:40,000円)
会員: 44,000円(本体価格:40,000円)
学生: 44,000円(本体価格:40,000円)
価格関連備考
1名につき、44,000円(40,000円+税)※資料を含む

講座の内容

受講対象・レベル
企業・大学などの生産プロセス管理者、情報科学系研究者。
趣旨
発生した事象から統計モデルを立て、知識として活用するためには多量のサンプルが必要です。しかし生産現場の装置故障データや、医療における臨床データは発生数がまれだったり、倫理的な問題でまとまった臨床データが得にくいなど、データの収集が困難です。
本セミナーでは、多量のサンプルの取得が難しい状況で、スモールなデータから知識を抽出するためのノウハウを詳解します。製薬プロセスとてんかん患者の臨床データ解析の実例を通じ、スモールデータ解析の考え方と今後の展望を解説します。
プログラム
生産現場の操業データや医療データにおいては、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。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
集められず、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
収集するのは難航する。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。
 
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 

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