1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

受講料 59,850円/1口 が格安となります。






~機械学習における~ 
  学習の効率化手法
 



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開催日時:2018年2月13日(火) 10:30-16:30

会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)      
          【地下鉄】
             東西線『竹橋駅』徒歩3分
             三田線・新宿線・半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
             新宿線・千代田線『小川町駅』徒歩7分
             丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
          【JR】
             中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩12分
             中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分
             
             

受 講 料:1人様受講の場合 46,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)



 講 師


 赤穂 昭太郎 氏
 


    産業技術総合研究所 
     人間情報研究部門・情報数理研究グループ
     研究グループ長




 講義項目

  1.機械学習の基礎
   1.1 機械学習の最新動向
   1.2 多変量解析・データマイニングとの関係
   1.3 回帰分析
   1.4 汎化誤差
   1.5 次元の呪い
   1.6 モデル選択
   1.7 正則化法
   1.8 確率と機械学習
   1.9 ベイズモデル化
   1.10 機械学習と最適化


  2. 機械学習の基本手順
   2.1 教師なし学習と教師あり学習
   2.2 データの可視化
   2.3 低次元化の手法
   2.4 推薦とトピック抽出
   2.5 欠損値の補完
   2.6 クラスタ分析
   2.7 異常値検出
   2.8 パターン認識
   2.9 予測と補間


  3. モデル化の効率化
   3.1 線形ガウスモデル
   3.2 ベイジアンネットモデル
   3.3 カーネル法と類似度モデル
   3.4 サポートベクトルマシン
   3.5 ランダムフォレスト
   3.6 ディープラーニングを利用した画像特徴抽出
   3.7 意思決定とバンディット問題
   3.8 強化学習
   3.9 転移学習

  4. 機械学習と最適化
   4.1 最急降下法
   4.2 局所解の問題
   4.3 最適化とベイズモデル
   4.4 乱数を用いた確率推論
   4.5 動的計画法と機械学習

  

  5. まとめ
   5.1 結果の解釈
   5.2 データ解析の3つのレベル
   5.3 開発環境



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