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入門
リザバーコンピューティング
★ライブラリに頼らない
時系列データのカンタン・高精度な機械学習★
「機械学習ライブラリを使ってみたけど実感がわかない」
「自分でプログラムを書いて時系列データの予測を試してみたい」
・・・・・そういった方々にお薦めです
S210826NW
Zoomオンラインセミナー
開催日時：2021年8月26日（木） 13:00-16:30
受 講 料：お1人様受講の場合 50,600円[税込] / 1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込] / 1口（3名まで受講可能）
＜ 略 歴 ＞
2013年3月 京都大学 大学院理学研究科 数学・数理解析専攻（数理解析系），博士（理学）取得
2013年4月 - 2018年2月 NTTコミュニケーション科学基礎研究所，研究員
2018年3月 - 2021年3月 大阪大学 大学院基礎工学研究科，助教
2021年4月 東京理科大学 理学部第一部 応用数学科，准教授
（大阪大学 大学院基礎工学研究科，招聘准教授 兼務）
リザバーコンピューティングは時系列データの予測に適したニューラルネットワークの学習法の一つです．
その学習法の簡易さと予測精度の高さから近年注目されています．
本講座では教師あり機械学習の初歩から，リザバーコンピューティングの学習法，数理的側面から応用と
展開までを概説します．「機械学習ライブラリを使ってみたけど実感がわかない」，「自分でプログラムを書い
て時系列データの予測を試してみたい」といった方向けの講座です．
1. はじめに：時系列予測の機械学習
1.1 教師あり学習の初歩：最小二乗法
1.2 ニューラルネットワークの比較
1.3 リザバーコンピューティングでできること
2. リザバーコンピューティング
2.1 学習法
2.2 応用例の紹介：非線形システムの状態推定
2.3 数理的な性質
2.4 物理実装
2.5 最近の進展
3. まとめと今後の展開
