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★1日で基本を概ね理解できるよう、事例・デモ交え、わかりやすく解説!
★フリーソフトを使った分析例を紹介します。


スパースモデリング入門(1日速習)

講師

統計数理研究所 准教授 博士(工学) 日野 英逸 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■主経歴
京都大学情報学研究科博士前期課程修了
(株)日立製作所システム開発研究所研究員
早稲田大学次席研究員
筑波大学助教,同 准教授

■専門・得意分野
機械学習,データ解析,応用統計,スパースモデリング

■本テーマ関連の学会・協会・団体等
電子情報通信学会,IEEE,日本神経回路学会,日本鉄鋼協会

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年7月5日(金) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第1講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640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

■セミナーポイント
 大量のデータに含まれる少数の本当に重要なデータを抽出したい,あるいは少数の観測から背後にある多数のパラメタを推定したい,といったニーズは様々な産業分野で日々産まれ続けている.計測技術の高度化やストレージの低価格化,折しものビッグデータブームに後押しされ,たくさんのセンサーによる計測結果を記録したはよいものの,その中から有用な情報を取り出すことが出来ないということも多い.
 スパースモデリングは,「同じことがらを説明できるならば,説明に用いるモデルは簡潔な方がよい」という,合理的な先見知識を導入することで,大量のセンサーデータに埋もれた本質的に重要な信号を取り出したり,未知のパラメタの数よりもはるかに少ない回数の計測データを用いてパラメタ同定を行ったりするための技術の総称であり,既に統計的データ解析,機械学習の現場において必要不可欠な方法論となっている.
 本セミナーでは,おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し,多数提案されている主要な発展的手法も解説する.さらに,具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を,簡単なプログラム例とデモを交えて紹介する.

■受講後、習得できること
・スパースモデリングの基本的な考え方がわかる
・スパースモデリングを回帰モデリングの観点から理解できる
・実問題への適用例が理解できる

セミナー内容

1.機械学習概論
 1.1 機械学習の問題設定
 1.2 教師有り,なし学習
 1.3 生成・識別モデル

2.スパースモデリングの導入
 2.1 重回帰分析
 2.2 正則化回帰
 2.3 Lasso:L1正則化線形回帰

3.発展的な手法
 3.1 様々なスパース性
 3.2 正則化とバイアス
 3.3 ベイズモデルとしての理解

4.実データ解析の応用例
 4.1 オープンソースライブラリを利用した実データの分析例
 4.2 工学的応用例

5.まとめ

(質疑応答)

セミナー番号:AA190769

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