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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

★スパースモデリング:本質を抽出するための方法論をPythonハンズオンで学ぶ。
★異常検知、ハイパースペクトル画像への応用も!

スパースモデリング技術の特徴と応用


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

(株)HACARUS データサイエンティスト 増井 隆治 先生

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

日時・会場・受講料

●日時 2021年1月27日(水) 10:30-16:30
●会場 Zoomによるオンラインセミナー
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800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・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■ハンズオンPCについて
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。
 ※Google Colaboratoryそのものについては事前にご確認下さい。

■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。
 尚、受講申込者には事前にアンケートを実施します。プログラミング経験や機械学習に関する興味対象などを予め伺い、皆様にマッチしたセミナーを目指します。

■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 〜他の手法との比較も含め〜
 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 Lasso ハンズオン 〜Google Colaboratoryを使って〜
  2.4.1 スパース回帰分析
  2.4.2テーブルデータに対する変数選択
  2.4.3 実データにLassoを適用するときのTips
 2.5 Generalized Lasso と その応用例 
  2.5.1 時系列データへの応用
  2.5.2 画像データへの応用

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 画像の異常検知 〜Google Colaboratoryを使って〜
  3.4.2 ハイパースペクトル画像に対する辞書学習の適用

<質疑応答>

セミナー番号:AD210102

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