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(8/27)機械学習による実験計画法

43,200円(税込)
 ビッグデータ時代においては大量のデータから有用な知識を抽出するための機械学習アルゴリズムが重要な役割を果たします.機械学習アルゴリズムの多くは,既にデータが与えられている状況を想定しているものが多く,受動学習と呼ばれています.一方,どのようにデータを取得すれば有用な知識を得ることができるかを考えるアプローチは能動学習(Active Learning)と呼ばれています.能動学習はデータの取得プロセスの最適化を目的としているため,実験計画法(Design of Experiment)の一種とみなすことができます.
 例えば,未知のシステムにおいて応答が最大となる実験条件をみつけたい場合,応答が高いと予測される条件で実験を行うだけでなく,応答が未知で不確実性の高い条件で実験を行うことも必要となります.前者は最適化を目的とする「搾取(exploitation)」と呼ばれ,後者はシステムの推定を目的とする「探索(exploration)」と呼ばれます.能動学習では,確率モデルによって未知のシステムをモデル化しつつ,搾取と探索のバランスを適切に制御する枠組を提供します.
 本講演では,まず,実験計画法の観点から実験パラメータ空間の境界探索のための能動学習を説明します.続いて,未知のシステムの最大化問題を効率的に解くためのベイズ最適化(Bayesian Optimization)と呼ばれる方法を,実例を交えて紹介します.
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(8/28)化粧品における広告表現規制と“魅せる”テクニック

48,600円(税込)
 化粧品を扱う上で、薬機法や景品表示法などの関連法規を学ぶことは必須条件です。企業からは「ルールを守っていたら商品売れない!」という声も耳にしますが、守るべきルールを正しく知ることができれば、商品のPR方法だけでなく企業体質までもが改善し、その結果、売上アップにも繋がっていきます。
 本講座では、化粧品の広告で多用される表現をケーススタディとして提示しつつ、“魅せる”広告表現にはどのようなものがあるのか、行政や業界団体の見解も踏まえつつご紹介します。

 本講座では、化粧品ビジネスを展開する上で必ず知っておかなければならないルール、行政指導例をはじめとした最新の薬機法、景品表示法関連事例をご紹介すると同時に、日々多数の広告を見て、リライトを行なっている立場から感じる最近の傾向、参考になる広告の実例、NGの考え方やNGと判断されてしまう表現ポイントの整理、セミナー御受講のお客様からいただくご質問の中でも特に多い質問についての紹介を行います。
 また、ありがちなNG表現をOK表現にリライトする演習時間を設けておりますので、実際に手を動かしていただくことで理解を深め、明日からすぐに使えるテクニックを身につけていただきたいと思います。

 1日の講座で基礎から応用まで網羅し、即実践に使える内容となりますので、初心者の方の基礎形成、中級者の方の応用力育成におすすめです。

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