開催主旨

近年の機械学習は大量のビッグデータを前提とすることが多い一方で、製造業の現場では「限られた試験データ」「異常データの少なさ」「製品ごとに異なる条件」といった少数データの課題に直面することが少なくありません。こうした状況では、従来の機械学習手法では十分な性能が得られず、適用が難しいという声も聞かれます。

本セミナーでは、少数データでも現場で役立つ機械学習の考え方と手法を、実例を交えてわかりやすく解説します。具体的には、スパースモデリングやベイズモデリングによる頑健な学習法、結果の可視化・解釈方法、さらに試験コストを抑えるためのベイズ最適化による効率的な実験計画などを紹介します。

データが少なくても「意味のある予測」や「信頼できる意思決定」を可能にするアプローチを学び、現場での活用につなげていただくことを目的としています。

受講対象者

・製造業でデータ分析に取り組まれている技術者の方
・少数データによる機械学習に興味のある方

本セミナーのテキストは、PDFにてお送り致します。
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