\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。

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