2021年04月23日（金）
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【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
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・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
・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
・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
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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