スパース推定の基礎+統計モデリング・機械学習への応用セミナー
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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 → 

線形回帰・一般化線形回帰・カーネル・Lasso・グラフィカルモデル・
 行列分解・多変量解析・データサイエンスへの応用といった主要キーワードを網羅!
☆本講座では「論理的」にスパース推定を検証し、本質が見えるように導きます!

スパース推定基本理論
統計モデリング・機械学習
への応用
<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

大阪大学 大学院基礎工学研究科
システム創成専攻 数理科学領域 統計数理講座
教授 博士(工学)
鈴木譲 先生

講師紹介

■主経歴
1989年 早稲田大学大学院 博士課程修了
1989年4月〜1992年3月 早稲田大学 理工学部 助手
1992年4月〜1994年3月 青山学院大学 理工学部 助手
1994年4月〜1995年3月 大阪大学 理学部 講師
1995年9月〜1997年3月 Stanford大学 客員講師
1995年4月〜1998年3月 大阪大学大学院 理学研究科 講師
1998年4月〜2007年3月 大阪大学大学院 理学研究科 助教授
1998年4月〜2007年3月 大阪大学 理学研究科 数学専攻 助教授
2007年4月〜2016年3月 大阪大学大学院 理学研究科 准教授
2007年4月〜2017年3月 大阪大学 理学研究科 数学専攻 准教授
2017年4月〜現在 大阪大学 基礎工学研究科 システム創成専攻 教授
2017年4月〜現在 大阪大学大学院 基礎工学研究科 教授

■専門および得意な分野・研究
・統計科学
・数理情報学
・知能情報学

■主要著書
・スパース推定100問 with Python(共立出版)
・スパース推定100問 with R(共立出版)
・統計的機械学習の数理100問 with Python(共立出版)
・統計的機械学習の数理100問 with R(共立出版)
・機械学習のためのカーネル100問 with Python(共立出版)
・機械学習のためのカーネル100問 with R(共立出版)
(上記の英語版6冊、Springerより出版)

■本テーマ関連学協会での活動
・日本統計学会
・日本行動計量学会
・日本計算機統計学会
・人工知能学会
・日本数学会
・米国人工知能学会(AAAI)

日時・会場・受講料

●日時 2022年10月14日(金) 10:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●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・撮影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。
(GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間の設定を延長します。)
 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

■講座のポイント
 スパース推定は、大学の講義やテキストが少なく、奥が深いので、独学が難しい。拙書「スパース推定100問 with R/Python」(共立出版)なども、初学者であれば、独力で読み通すことは難しい。また、演習をするといってもパッケージにデータを放り込むだけあれば、本質を把握するとはほど遠い。
 本セミナーでは、数式だけではなく、スクラッチのプログラムを追って、論理的にスパース推定を検証していく。そうすることで、見えない本質が見えてくるばかりか、理論的に考えたことが正当化される。脳裏に数学的ロジックを構築し、プログラムを構成して具体的に検証していくという、データサイエンス業界で活躍するための資質が得られる。特に、1日の研修で、エキスパートとして活躍できるような、きっかけをつかむことができたら、と考えている。

■主な受講対象者様
・データサイエンティスト、機械学習エンジニアの方
・スパース推定を克服したい、修得したいという方
・データ解析、システム、ソフト、信号処理、画像ほか関連企業の技術者の方
※上記ご担当者様以外のお申込みも大歓迎です。

■受講後、習得できること
・カーネル、Lassoなどの技法、知識
・プログラム言語(R, Python)をソースから読んで原理を理解するスキル
・データサイエンス、機械学習の数理科学的な方法、考え方
・(少人数の場合)各自の業務との関連で、問題点を聞く

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
可能であれば、下記を満足することが望ましい。
・RまたはPythonのプログラムの概略がわかること
・統計学の最低限の知識

■講演中のキーワード
・スパース推定/スパースモデリング
・Lasso, elastic net, fused lasso, graphical lasso
・遺伝子解析, 線形回帰, ロジスティック回帰
・データサイエンス
・最適化問題

セミナー内容

1. 線形回帰
 (1)線形回帰
 (2)劣微分
 (3)Lasso
 (4)Ridge
 (5)Lasso とRidge を比較して
 (6)elastic ネット
 (7)λ の値の設定

2.一般化線形回帰
 (1)線形回帰のLasso の一般化
 (2)2値のロジスティック回帰
 (3)多値のロジスティック回帰
 (4)ポアッソン回帰
 (5)生存時間解析

3.グループLasso
 (1)グループ数が1 の場合
 (2)近接勾配法
 (3)グループLasso
 (4)スパースグループLasso
 (5)オーバーラップグループLasso
 (6)目的変数が複数個ある場合のグループLasso
 (7)ロジスティック回帰におけるグループLasso
 (8)一般化加法モデルにおけるグループLasso

4.Fused Lasso
 (1)Fused Lasso の適用事例
 (2)動的計画法によるFused Lasso の解法
 (3)LARS
 (4)Lasso の双対問題と一般化Lasso
 (5)ADMM

5.グラフィカルモデル
 (1)グラフィカルモデル
 (2)グラフィカルLasso
 (3)疑似尤度を用いたグラフィカルモデルの推定
 (4)Joint グラフィカルLasso

6.行列分解
 (1)特異値分解
 (2)Eckart-Youngの定理
 (3)ノルム
 (4)低階数近似のスパースの適用

7.多変量解析
 (1)主成分分析(1):SCoTLASS
 (2)主成分分析(2):SPCA
 (3)K-means クラスタリング
 (4)凸クラスタリング

8.データサイエンスへの応用
 (1)スパース推定のデータサイエンスへの活かし方

9.質疑応答

セミナー番号:AB221040

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