貴重なデータを最大限生かすための技術を紹介!
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
セミナー修了後、受講者のみご覧いただける期間限定のアーカイブ配信を予定しております。
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