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(8/27)機械学習による実験計画法

機械学習による実験計画法

〜具体的手法(能動学習・ベイズ最適化)と応用例〜

実験計画に機械学習技術を導入するための必要知識を事例とともに解説します。
実務の高効率化・高精度化等に、ぜひお役立てください。


日 時 2018年8月27日(月)  13:00〜16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん 4F 第2特別講習室  会場地図
講 師 名古屋工業大学 教授 博士(工学) 竹内 一郎 氏
専門:機械学習,統計科学,人工知能
【講師詳細はこちら】
受講料(税込) 43,200円  (会員受講料41,040円)  会員登録について
定価:本体40,000円+税3,200円
会員:本体38,000円+税3,040円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額21,600円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考※資料付・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
得られる知識・ものづくり企業における人工知能,機械学習の活用法
・実務における実験計画問題に機械学習技術を導入する方法
・機械学習による実験計画法の最新の研究動向
対 象 受講対象:ものづくりのための研究開発において,人工知能,機械学習の活用法を検討されている方.もしくは,実務における実験計画問題に機械学習技術の導入を検討されている方.
予備知識:統計学の基礎(期待値,分散の概念や最小二乗法など)を前提とします.また,講義では数式を用いた説明や理解を深めるための簡単な演習問題も行います.


講演趣旨

 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.

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(8/27)機械学習による実験計画法

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43,200円 (税込)

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講演内容

1.はじめに 
 1.1 人工知能と機械学習の概要
 1.2 データ駆動型科学
 1.3 機械学習の基礎
 1.4 受動学習と能動学習
 
2.線形モデルとガウス過程モデル
 2.1 線形モデルと最小二乗法
 2.2 最小二乗線形モデルの実験計画法
 2.3 線形モデルのベイズ化と非線形化
 2.4 ガウス過程モデル
 
3.ガウス過程モデルにおける能動学習
 3.1 関数推定問題のための能動学習
 3.2 ベイズ最適化:最適値探索問題のための能動学習
 3.3 獲得関数
 
4.ベイズ最適化の応用・拡張
 4.1 制約付ベイズ最適化
 4.2 多目的ベイズ最適化
 4.3 高次元ベイズ最適化
 4.4 安全設計ベイズ最適化
 4.5 材料科学への応用例

 □質疑応答・名刺交換□

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