セミナー紹介

機械学習と深層学習の活用について、言語データに適用する方法と基本的な原理を解説します。テキスト処理の基礎と社内文書への機械学習の適用方法を説明します。また、深層学習の言語データへの適用と画像とテキストとの統合などの研究事例を紹介します。

受講効果

チェックテキスト処理を中心に、機械学習の活用法を学ぶことができます。

チェック機械学習と深層学習によるテキスト処理について、社内文書への適用や最近の研究事例を知ることができます。

開催概要

セミナー名 エンジニアのための統計的機械学習・深層学習活用術(全4回)
[第4回] テキスト処理における機械学習と深層学習(言語編)
日時 2019年7月22日(月)10:00~17:00 (開場 9:30)
会場 Learning Square新橋 6A
東京・新橋
JR・都営浅草線・東京メトロ銀座線 「新橋駅」 徒歩2分
受講料

49,800円(税込み)

4回セットもございます。詳細はこちら

定員 60名
※最少開催人数(15名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経 xTECH 日経エレクトロニクス

講師紹介

速水 悟(はやみず さとる)

岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授

1981年 東京大学大学院 工学系研究科 修士課程修了
同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所(現 国立研究開発法人産業技術総合研究所)
1989年 カーネギーメロン大学 客員研究員
1994年 フランス国立科学研究院機械情報学研究所 客員研究員
2002年 岐阜大学 教授
2017年4月より、工学部 知能科学研究センター センター長

著書:『事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ』(森北出版、2016年4月)
共著:『確率と確率過程』(オーム社、2010年10月)ほか


プログラム (10:00~17:00)

1. テキスト処理の基礎

  • 1.1 テキスト分析の意義
  • 1.2 コールセンターにおけるコンタクト履歴の分析事例
  • 1.3 文書の特徴を表現する方法
  • 1.4 テキスト処理における留意事項

2. テキスト処理における機械学習の適用

  • 2.1 文書の集合を対象としたテキスト処理
  • 2.2 文書のクラスタリングと可視化
  • 2.3 識別モデルの言語データへの適用
  • 2.4 社内の文書検索への機械学習の活用

3. 言語処理における深層学習の適用

  • 3.1 再帰型ネットワークを用いた言語データの特徴量への変換
  • 3.2 単語を分散表現(連続量)に変換する方法
  • 3.3 質問応答システムへの適用
  • 3.4 画像を含む質問応答システムの研究事例

4. 機械学習と深層学習の適用における留意点

  • 4.1 学習データを作成する際の留意点
  • 4.2 人手によるラベル付けと自動化
  • 4.3 辞書の整備における留意点
  • 4.4 機械学習と深層学習をどう学ぶか?
※プログラム内容・講師は予告なく変更になることがあります。予めご了承ください。
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