化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

<実習セミナーにつき1口受講はありません>

トリケップスセミナー

     開催日時:2019年3月29日(金)10:30~16:30
     会  場:ちよだプラットフォームスクウェア  → 会場へのアクセス 
          〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
     参 加 費:55,000円 (税別/1名)

ノートPCをご持参ください。
事前に「R」のインストールをお願いいたします。

* 適応機種:以下のOSで動作確認済み
   Windows10 pro version 1803
   macOS High Sierra version 10.13.6
   macOS Mojave version 10.14.2

  * Rのインストール (コードは R version 3.5.1 で動作確認済み)

   Windows: 以下のリンクの上部にある “Download R 3.5.? for Windows” をクリックしてインストール
   https://cran.r-project.org/bin/windows/base/

   macOS: 以下のリンクから最新版のR (R-3.5.2.pkg) をダウンロードしてインストール
   https://cran.r-project.org/bin/macosx/

  * RStudioのインストール (コードは Version 1.1.463 で動作確認済み)
   以下のリンクから,使用しているOSの RStudio をダウンロードしてインストール
   https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download

  * セミナーで使用するスクリプト
   https://github.com/kanamori-takafumi/R-seminar-triceps

  * 以下のRパッケージを,RStudio を使ってインストール.手順は次のリンクを参照
   http://vdlz.xyz/Illust/Chart/RL/RStudio/GetStart/PackageInstall.html
   carData
   doParallel
   glmnet
   HDPenReg
   ipred
   kernlab
   MASS
   mclust
   mlbench
   randomForest
   rattle.data
   rpart
   rpart.plot
   xgboost

講 師

金森 敬文 氏 
 東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系 教授 博士(学術)
 理化学研究所 革新知能統合研究センター(AIP) 
 汎用基盤技術研究グループ チームリーダー(兼任)

【講師紹介】
 東京工業大学助手(現助教),名古屋大学准教授などを経て,
 2017年10月より東京工業大学 情報理工学院 教授
 2016年10月より理化学研究所 革新知能統合研究センター チームリーダー(兼任)

修得知識

 ・機械学習の数理的基礎の理解とデータ分析の実践的方法
 ・データを整理し特徴を抽出するための手法の理解とR言語による取り扱い.
 ・回帰分析や判別分析など実データの解析に役立つ手法の理解とR言語による取り扱い.
 ・複雑な統計モデルを用いて予測を行うための統一的方法

講義項目

  1. クラスタリング
   - 問題設定
   - k-平均法
   - スペクトラル・クラスタリング
   - 階層的クラスタリング

  2. 回帰分析
   - 問題設定,線形回帰モデル
   - 最小2乗法
   - リッジ回帰
   - 交差検証法
   - ロバスト回帰

  3. 判別分析
   - 問題設定
   - サポートベクトルマシン
   - カーネル・サポートベクトルマシン
   - モデルパラメータの選択
   - 多値判別

  4. スパース学習
   - データ解析におけるスパース性
   - L1正則化回帰(ラッソ)
   - L1&L2正則化回帰(エラスティック・ネット)
   - フューズド・ラッソ
   
  5. 決定木とアンサンブル学習
   - 決定木
   - バギング
   - ランダム・フォレスト
   - ブースティング