Summary
本講義では、『最適輸送の理論とアルゴリズム(機械学習プロフェッショナルシリーズ)』に関連して、最適輸送とは何者で、何ができるのかについて、直観的に理解するための講義を行います。
最適輸送の数理的な詳細には立ち入らず、最適輸送の概要と活用シーンを最速で掴むことを目標とします。
本セミナーは、講談社 刊行『最適輸送の理論とアルゴリズム』に沿ったセミナーです。
書籍は本講座の教科書として推奨しております。書籍はこちらからご購入ください。
\生成モデルや転移学習を含む、最適輸送の基礎と応用例を最速で理解する/
本セミナーでは『最適輸送の理論とアルゴリズム(機械学習プロフェッショナルシリーズ)』に関連して、最適輸送とは何者で、何ができるのかについて、直観的に理解するための講義を行います。
最適輸送の数理的な詳細には立ち入らず、最適輸送の概要と活用シーンを最速で掴むことを目標とします。
最適輸送には、データを比較する、データを変換する、データを生成するなどの様々な使い道があります。しかし、最適輸送は定義や解法が数理的に込み入っていることから、これらの使い道を学ぶには障壁があるのが現状でした。
本セミナーでは、数理的な詳細を省くことで、これらの使い方を直接理解できるように解説します。
本セミナーでは、
- 最適輸送を使ったデータの比較方法
- 最適輸送を使ったデータの変換方法
- 最適輸送を使ったシミュレーションデータから実データへの転移学習
- 最適輸送を使った生成モデルの構築
など、最適輸送の応用を多く紹介します。
これにより最適輸送の使い道を広く理解できるようになり、実際の業務において最適輸送が活用できるシーンを特定できるようになります。
【書籍】
本セミナーでは、講師著書、講談社サイエンティフィク刊行『最適輸送の理論とアルゴリズム』を教科書として使用します。
まだ手元にない方はセミナー当日までにこちらからご購入ください → ご注文ページ
【キーワード】
- 最適輸送
- データの比較方法
- データの変換方法
- シミュレーションデータから実データへの転移学習
- 生成モデルの構築
【対象者】
- データサイエンティスト
- 研究者
- データアナリスト
- 機械学習エンジニア
-
統計学者
【提供内容】
以下の内容を閲覧可能です。
・講義動画
・講義資料
・演習資料
【講師】
佐藤竜馬(国立情報学研究所 助教)
[略歴]
2024 年 3 月京都大学 情報学研究科 博士後期課程 修了
2024 年 4 月より現職主な研究分野は 最適輸送 / グラフニューラルネットワーク / 情報検索
[主な著書]
佐藤竜馬『最適輸送の理論とアルゴリズム(機械学習プロフェッショナルシリーズ)』講談社.
佐藤竜馬『グラフニューラルネットワーク(機械学習プロフェッショナルシリーズ)』講談社.
\受講プログラム/
約60分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、
合計で120分のセミナーとなっております。
【注意事項(必ずお読みください)】
- セミナーの内容に関するご質問への対応は行なっておりません
-
ご購入後の返金は致しかねますので、ご了承ください
【免責事項(必ずお読みください)】
- 本ページの内容は予告なく変更する場合がございます
- 主催者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講座の一部あるいは全部を中止させていただく場合がございます
【お問い合わせ】
ご質問やご不明点などがある方は、お手数ですがフッター部分にある「お問い合わせ」リンクよりご連絡くださいませ。