【データサイエンス実務基礎講座】機械学習の最新動向

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【データサイエンス実務基礎講座】機械学習の最新動向

～機械学習技術の入門からさまざまな分野への応用展開まで～

本セミナーは終了しました。

開催日時	2018-05-25（金）　9:30～12:30
講師	国立研究開発法人産業技術総合研究所AIST 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赤穂　昭太郎　氏 1990年東大・工学部工学系研究科・修士了　同年通産省工業技術院電子技術総合研究所　入所　2001年独法化に伴い産業技術総合研究所・脳神経情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長　15年より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　産業技術総合研究所・人工知能研究センター兼任　東工大・知能システム専攻連携教授　日本神経回路学会理事　研究分野：統計的機械学習や最適化、ニューラルネットワーク　機械学習、深層学習、強化学習に関する講演経験多

開催日時

2018-05-25（金）　9:30～12:30

講師

国立研究開発法人産業技術総合研究所AIST
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
赤穂　昭太郎　氏

1990年東大・工学部工学系研究科・修士了　同年通産省工業技術院電子技術総合研究所　入所　2001年独法化に伴い産業技術総合研究所・脳神経情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長　15年より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　産業技術総合研究所・人工知能研究センター兼任　東工大・知能システム専攻連携教授　日本神経回路学会理事　
研究分野：統計的機械学習や最適化、ニューラルネットワーク　機械学習、深層学習、強化学習に関する講演経験多

概要	人工知能ブームと言われる中、機械学習技術はさまざまな分野に応用されつつある。ただ、一口に機械学習といってもその手法は多岐にわたり、応用分野ごとに進展度合いも大きく異なる。本セミナーではまず、機械学習はどんな技術であるかという全体像を説明する。また、いろいろな応用分野ごとに機械学習技術のビジネスとしての側面や可能性について述べる。一方で、機械学習技術を使う際の問題点やリスクについても議論する。具体的な技術内容や理論的な点については最小限の入り口程度の内容にとどめ、予備知識がなくても理解できるようにする。
セミナー詳細	１．機械学習の基本（１）機械学習で何ができるのか（２）統計やデータマイニングとの違い（３）汎化と次元の呪い（４）ビッグデータとディープデータ２．主要な機械学習技術（１）機械学習とベイズ推論（２）スパースモデリングと結果の解釈（３）ディープラーニングによる特徴抽出（４）意思決定と強化学習（５）データ活用のための転移学習（６）外れ値抽出と欠損値補完（７）時系列解析と機械学習３．機械学習の応用展開（１）医療健康データと匿名化（２）ローン審査・検索・推薦と公平性（３）データ駆動科学（４）製品設計のための機械学習４．機械学習ビジネス（１）機械学習のマネージメント（２）クラウドコンピューティング（３）ベンチャー（４）大企業の取り組み５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください

概要

人工知能ブームと言われる中、機械学習技術はさまざまな分野に応用されつつある。ただ、一口に機械学習といってもその手法は多岐にわたり、応用分野ごとに進展度合いも大きく異なる。本セミナーではまず、機械学習はどんな技術であるかという全体像を説明する。また、いろいろな応用分野ごとに機械学習技術のビジネスとしての側面や可能性について述べる。一方で、機械学習技術を使う際の問題点やリスクについても議論する。具体的な技術内容や理論的な点については最小限の入り口程度の内容にとどめ、予備知識がなくても理解できるようにする。

セミナー詳細

１．機械学習の基本
（１）機械学習で何ができるのか
（２）統計やデータマイニングとの違い
（３）汎化と次元の呪い
（４）ビッグデータとディープデータ

２．主要な機械学習技術
（１）機械学習とベイズ推論
（２）スパースモデリングと結果の解釈
（３）ディープラーニングによる特徴抽出
（４）意思決定と強化学習
（５）データ活用のための転移学習
（６）外れ値抽出と欠損値補完
（７）時系列解析と機械学習

３．機械学習の応用展開
（１）医療健康データと匿名化
（２）ローン審査・検索・推薦と公平性
（３）データ駆動科学
（４）製品設計のための機械学習

４．機械学習ビジネス
（１）機械学習のマネージメント
（２）クラウドコンピューティング
（３）ベンチャー
（４）大企業の取り組み

５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください

カテゴリ	事業戦略・マーケティング
関連キーワード	データサイエンス機械学習ビッグデータディープラーニングベイズ推論東京開催

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