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スパースモデリング セミナー

★スパースモデリング:本質を抽出するための方法論をハンズオンで学ぶ。
★そもそも何なのか? どのように実データに適用できるのか?
★Lassoや辞書学習、異常検知・欠損補間まで、じっくり学ぶ一日セミナー!


スパースモデリング技術の特徴と応用

【ハンズオンセミナー】

講師

(株)HACARUS データサイエンティスト  増井 隆治 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

2019年4月よりHACARUSに新卒入社。それ以前からスパースモデリングの実務適用に当たる。現在は、データサイエンティストとして主に異常検知などの産業領域のプロジェクトに携わっている。滋賀大学のデータサイエンス学科での講義経験があり、Ledge.aiやCodeZineなどを通してスパースモデリングの布教活動にも取り組む。

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

2020年7月10日 <機械学習やデータ解析を実施する方のための>データの前処理ノウハウ〜講師による実演デモ付きセミナー
2020年7月14日 <単なるスキルでは終わらせない>データサイエンス実践(データ分析・活用)入門〜データが導く未来へ〜

日時・会場・受講料

●日時 2020年7月22日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階D会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■ハンズオンPCについて
ノートPCをご持参ください。事前に以下のインストール・設定をお願い致します。

・インターネットブラウザ:Google Chromeの最新版を推奨
 JavaScriptおよびCookieが利用可能な状態にしておいてください。
 Google Colaboratory を利用予定です。

ご所属企業・団体のPCをご利用の場合、セキュリティ上、上記のインストールや設定の許可を得られないケースもあるかと存じます。
そういった場合は、お申込み時に、選択欄から『PC貸出』を選択ください。
7,700円(税込)にて貸出いたします。
 ※PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。
 ※PC貸出代には、学校法人割引は適用されません。


■講師より/本セミナーのポイント
 スパースモデリングとは、一見複雑そうに見えるデータでも、本質的な部分はごくわずかであるという仮定を用いて、データから、その少数の本質を抽出するための方法論です。スパースモデリングは少ないデータからでも、本質を抽出することができ、MRI画像の撮像やブラックホールの撮像などで応用されています。
 本講義では、スパースモデリングとは何なのかという話から、どのように実データに適用できるのかといった部分までお話しさせていただきます。講義中では、Google Colaboratoryを用いたハンズオンとして、主に画像データを中心にPythonでスパースモデリングを適用してみます。スパースモデリングを勉強するときには複雑な数式に悩まされることがあると思いますが、ハンズオンも交えた解説を通して、スパースモデリングを使う上での勘所を押さえていただければと思います。

■受講対象者は?
・データを理解するためのデータ分析の手法を身に付けたい方
・ディープラーニング以外のデータ分析の手法に興味がある方
・スパースモデリングという言葉は聞いたことがあるが、何ができるのかわからない、どうやって使うのか困っている、という方

■受講することで得られる知識/ノウハウは?
・スパースモデリングの基礎知識
・スパースモデリングの直感的な理解
・スパースモデリングの応用事例
・スパースモデリングの実データへの活用方法

セミナー内容

1 スパースモデリングの基礎知識と実用例
 1.1 スパースモデリングとは
 1.2 スパースモデリングの実用例
  1.2.1 MRI画像への応用事例
  1.2.2 ブラックホール撮像への応用事例
  1.2.3 マテリアルズインフォマティクスへの応用事例

2 Lassoの基礎知識とポイント
 2.1 L0ノルム、L1ノルムのポイントと留意点
 2.2 Lassoとは
 2.3 Lassoの最小化アルゴリズムについて
 2.4 Generalized Lasso
 2.5 Lasso ハンズオン
  2.5.1 テーブルデータに対する変数選択
  2.5.2 レントゲン画像にGeneralized Lassoを適用して骨格検出

3 辞書学習の基礎知識とポイント
 3.1 行列分解とは
 3.2 Non-negative Matrix Factorization
 3.3 K-SVDアルゴリズム
 3.4 辞書学習の応用事例
  3.4.1 画像のノイズ除去
  3.4.2 画像の欠損補間
  3.4.3 画像の異常検知
  3.4.4 画像の超解像
 3.5 辞書学習ハンズオン
  3.5.1 画像の欠損補間:その実際
  3.5.2 画像の異常検知:その実際

<質疑応答・名刺交換>

セミナー番号:AC200719

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