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(5/18)実務に使えるスモールデータ解析 ~特徴選択・不均衡データ解析・異常検知~

実務に使えるスモールデータ解析
~特徴選択・不均衡データ解析・異常検知~


■スモールデータの解析の実態とその方法論■
■スモールデータの収集・解析の考え方■
■現実の問題の解決へのスモールデータの活用■

不特定多数の多量のデータでではなく、
 特定の専門データである「スモールデータ」の活用で生産現場などの実務・現実問題の解決を

スモールデータの収集方法とその留意点、解析の実態とその手法選択、方法論

スモールなデータからいかに知識を抽出するのか


日 時 2020年5月18日(月)  10:30~16:30
会 場 東京・大田区蒲田 大田区産業プラザ(PiO)  6F D会議室  会場地図
受講料(税込) 49,500円    
定価:本体45,000円+税4,500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24,750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。 会員登録について
※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。)
※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。

ポイント還元 誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。
当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。
ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。
会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。
備 考※資料・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。

本セミナーはサイエンス&テクノロジー株式会社が主催いたします。
得られる知識スモールデータ解析に必要な技術、変数選択法、不均衡データの解析手法、異常検知
対 象現実のデータの解析に興味のある技術者・研究者(線形代数・微積.統計などの初歩の知識を前提とする)
  キーワード:スモールデータ解析、機械学習、不均衡データ解析、異常検出

講師

名古屋大学 工学研究科 物質プロセス工学専攻 准教授  博士(工学) 藤原 幸一 氏
【講師紹介】


講演趣旨

 生産現場の操業データや医療データにおいては、測定されている変数の数と比較して統計モデリングに使用可能なデータ量が限られることが多い。通常のモデリングでは正例・負例双方のサンプルが必要となるが、装置故障など稀な事象のデータはなかなか収集が困難であり、医療データにおいては、倫理的な問題から多くの患者から臨床データを収集するのは大きな壁が存在する。このように実世界ではしばしば必要なデータが十分に収集できず、スモールなデータからいかに知識を抽出するのかが重要となる。
 本セミナーでは、実例を通じ、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を講義する。

※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。

(5/18)実務に使えるスモールデータ解析 ~特徴選択・不均衡データ解析・異常検知~

価格:

49,500円 (税込)

[ポイント還元 2,475ポイント~]
購入数:

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講演内容

1.スモールデータとは
 1.1 スモールデータの特徴
 1.2 スモールデータ解析の現状

2.スモールデータ解析の方法論:次元削減と回帰分析
 2,1 主成分分析(PCA)
  2.1.1 PCAとは
  2.1.2 直交展開
  2.1.3 PCAの導出
  2.1.4 PCAと特異値分解
 2.2 最小二乗法
  2.2.1 回帰分析とは
  2.2.2 相関係数の意味
  2.2.3 最小二乗法の導出
  2.2.4 最小二乗法の幾何学的意味
  2.2.5 多重共線性の問題
 2.3. 部分的最小二乗法(PLS)
  2.3.1 PLSとは
  2.3.2 潜在変数モデル
  2.3.3 PLSモデルの導出
  2.3.4 NIPALSアルゴリズム
  2.3.5 PLSから重回帰モデルへの変換
  2.3.6 クロスバリデーションによるパラメータチューニング

3.スモールデータ解析の方法論:入力変数選択
 3.1 入力変数選択とは
 3.2 スパースモデリング
  3.2.1 スパースとは
  3.2.3 リッジ回帰
  3.2.3 Lasso回帰
  3.2.4 エラスティックネットモデル
  3.2.5 Group Lasso
 3.3 変数クラスタリングによる入力変数選択
  3.3.1 スペクトラルクラスタリング
  3.3.2 NC法のコンセプト
  3.3.3 NCSCアルゴリズムの導出
  3.3.4 NCSCを用いた変数クラスタリングと入力変数選択
  3.3.5 製薬プロセスへの応用例

4.スモールデータ解析の方法論:不均衡データ解析
 4.1 サンプリング手法
  4.1.1 サンプリング手法とは
  4.1.2 アンダーサンプリングとオーバーサンプリング
 4.2 ブースティング
  4.2.1 ブースティングとは
  4.2.2 AdaBoost
  4.2.3 RandomForest
 4.3 ブースティングとサンプリング手法を組み合わせた不均衡データ解析
  4.3.1 何故,ブースティングとサンプリング手法を組み合わせるか
  4.3.2 RUSBoost
  4.3.3 HUSDOS-Boost
 4.4 不均衡データ解析の大規模検診データへの適用例

5.スモールデータ解析の方法論:異常検出
 5.1 異常検出とは
 5.2 多変量統計的プロセス管理(MSPC)
  5.2.1 MPSCとは
  5.2.2 T2統計量とQ統計量の幾何学的意味
 5.3 自己符号化器(オートエンコーダー)
 5.4 異常検出問題の医療データ解析への応用例

6.スモールデータの収集・解析の考え方
 6.1 必要となるデータの質の問題
 6.2 データ収集の際の留意点
 6.3 スモールデータ解析の手法選択

  □質疑応答□

留意事項

※書籍・セミナー・イーラーニングBOOKのご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

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