【開催日】 2020年1月14日(火)
【 時間 】 13:20～16:50
【 会費 】 無料
【 会場 】 インサイト会議室（東大赤門前）
　　　　　（応募多数の場合は文京区礫川地域活動センター）

【 内容 】 「ベイズ統計学入門」を発展させた応用面重視。

※「ベイズ統計学(入門)」の回に参加された方、または
 「ベイズ統計学」の基礎をご理解の方向け。

　　　（ソースコードは後日配布）
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インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指したデータサイエンス勉強会をシリーズで
開催し、約50回となりました。
生産性向上を意識したデータの扱い方に注目が注がれる中、
幅広い分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧
だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や
知識について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
　 尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。
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★皆様のご参加をお待ちしております！
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【お問い合わせ／お申込み】
　　tmiyoshi@meshman.jp　総務部 三好
　　　・ご希望のテーマと開催日　
　　　・氏名
　　　・所属
　　　・連絡先
　　　をご記入ください。
　　tel:05088854787
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★データサイエンス・出張グループセミナー
　講師がご依頼先に出向いてセミナーを開催しております。
　基本コース（全5回、上限7名）
　組織力UPにお役立てください。
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◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会『異常検知の基礎』『スパースモデリング』◆◆

ご好評頂いておりますインサイトのデータサイエンス勉強会、
年明け最初の勉強会です。是非ご参加ください。

【開催日】 1月10日（金）
【 時間 】 ■「異常検知の基礎」10:00-14:30
　　　　　　（12:00～1h休憩）
　　　　　■「スパースモデリング」14:40-18:10

【 会場 】 (株)インサイト会議室（東大赤門前）
　　　　　　https://goo.gl/maps/f19oJ4AvYt9zZzkT9
　　　　　（応募者多数の場合は文京区礫川地域活動センター）
　　　　　　 https://goo.gl/maps/VaKEXbqtGwuqP2y8A
【 会費 】 各2,000円
【 内容 】 ＜午前の部＞「異常検知の基礎」
　　　　　 ＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾
　　　　　　*基本的な考え方
　　　　　　*正規分布に従うデータ
　　　　　　*1変数正規分布
　　　　　　*多変量正規分布
　　　　　　*クラスター分析の概要
　　　　　　*多変量正規分布
　　　　　　*ケーススタディ
　　　　　　*実装方法
　　　　　　*質疑、討論

　　　　 ＜午後の部＞「スパースモデリング」
　　　　 ＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾
　　　　　　スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量
　　　　　　のデータの中から少量の本質的なデータを抽出
　　　　　　する技術と言われていますが、ノイズを含む画像
　　　　　　からノイズを除去するのにも利用されています。
　　　　　　それは正則化と言う技術を利用して実現されま
　　　　　　す。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則化
　　　　　　が注目されており、LASSOと呼ばれております。
　　　　　　スパースモデリングの成果は、MRIの画像解析
　　　　　　や、ブラックホールの画像の高解像度化で良く
　　　　　　知られてます。LASSOは単純に回帰の技術として
　　　　　　利用する事も可能です。

　　　（ソースコードは後日配布）
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インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指し、昨年11月よりデータサイエンス勉強会を
開始して40回を超えました。これからのトレンドに備え、幅広い
分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧
だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識
について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
　 尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。

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【お問い合わせ／お申込み】
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　　　・ご希望のテーマと日付　
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大阪、名古屋、富山開催も更新中
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html
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◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
『決定木とランダムフォレスト』『スパースモデリング』12/30(月)◆◆

ご好評頂いておりますインサイトのデータサイエンス勉強会、
令和元年、最後の開催となります。
今年1年、ウェブ上でデータサイエンスに関するコンテンツは
急速な勢いで増加しました。来年も企業におけるデータ
サイエンスへの取り組みは益々盛んになると思われます。
今年の締めくくりに弊社の勉強会へ是非ご参加ください。

【開催日】 12月30日（月）
【 時間 】　■「決定木とランダムフォレスト」10:00-14:30
　　　　　　　（12:00～1h休憩）
　　　　　　■「スパースモデリング」　　14:40-18:10

【 会場 】 (株)インサイト会議室（東大赤門前）
　　　　　　https://goo.gl/maps/f19oJ4AvYt9zZzkT9
　　　　　（応募者多数の場合は文京区礫川地域活動センター）
　　　　　　 https://goo.gl/maps/VaKEXbqtGwuqP2y8A
【 会費 】 各2,000円
【 内容 】 「決定木とランダムフォレスト」
　　　　　　　分類木／回帰木
　　　　　　　アンサンブル学習
　　　　　　　決定木の精度
　　　　　　　目的関数
　　　　　　　分割条件(エントロピー、ジニ府純度、分類誤差)
　　　　　　　CAEへの適用事例(アイデアの例示のみ)
　　　　　　　実装方法
　　　　　　　質疑、討論

　　　　　 「スパースモデリング」
　　　　　　　スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量
　　　　　　　のデータの中から少量の本質的なデータを抽出
　　　　　　　する技術と言われていますが、ノイズを含む画像
　　　　　　　からノイズを除去するのにも利用されています。
　　　　　　　それは正則化と言う技術を利用して実現されま
　　　　　　　す。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則
　　　　　　　化が注目されており、LASSOと呼ばれておりま
　　　　　　　す。スパースモデリングの成果は、MRIの画像
　　　　　　　解析や、ブラックホールの画像の高解像度化で
　　　　　　　良く知られています。LASSOは単純に回帰の技術
　　　　　　　として利用する事も可能です。

　　　（ソースコードは後日配布）
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インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指し、昨年11月よりデータサイエンス勉強会を
始めて40回を超えました。これからのトレンドに備え、幅広い
分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧
だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識
について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
　 尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。

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【お問い合わせ／お申込み】
　　tmiyoshi@meshman.jp　総務部 三好
　　　・ご希望のテーマと日付　
　　　・氏名
　　　・所属
　　　・連絡先
　　　をご記入ください。
　　tel:05088854787
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http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html
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◆◆【in大阪】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
　　午前『過去の勉強会のレビュー等』、
　　午後『自己組織化マップ』◆◆

ご好評頂いておりますインサイトの勉強会、大阪5度目の開催です。
午前、午後、片方のみの参加も可能です。
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【日時】 12月25日（水）
　　　　　　午前：9:30-12:00
　　　　　　午後：13:20-16:50

【参加費】午前・午後　各2,000円
【場所】 大阪市北区中津1丁目15-20 REBANGA中津ビル301号室
　　　　　 https://goo.gl/maps/VtFsQJkdegyMAdUv7

　※キャンセルは前日までにご連絡ください。
　　当日の無連絡キャンセルは以後参加をお断りいたします。

【内容】＜午前の部＞「過去の勉強会のレビュー」
　　　　＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾
　　　　　※過去に勉強会に参加された方限定。
　　　　　　*Q&A
　　　　　　*補足説明又は復習
　　　　　　*最近のデータサイエンス調査状況
　　　　　　*環境構築指南
　　　　　　*実装動作確認（既配布ソースコードについて)
　　　　　　*Pythonコーディングポイント指導
　　　　　（要望に応じ内容変更が有り得る事があります）

　　　※会議室提供のwi-fiによるインストールはネット
　　　　トラフィックへの負荷の観点よりご遠慮下さい。
　　　　ご自分で設置のwi-fiよりお願いします。

　　　　————————————————
　　　　＜午後の部＞「自己組織化マップ(SOM)」
　　　　＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾＾
　　　　　　*利用の目的
　　　　　　*深層学習におけるデータの選別と分類
　　　　　　*SOMの特徴・理論
　　　　　　*競合学習とは
　　　　　　*適用事例、アルゴリズム
　　　　　　*ラベリングとその注意点
　　　　　　*­適用事例
　　　　　　*実装方法

　　　　（ソースコードは後日配布）

　　　　————————————————-

インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指してデータサイエンス勉強会を始めて1年、
開催回数は40回を超えました。
実際に業務でデータサイエンスを取り入れていらっしゃる方、
これからどのように取り入れていくか模索中の方など
幅広い業種の方々に継続的にご参加頂いております。

少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識について
感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
　尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

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【 お問い合わせ／お申込み】
　　　インサイト総務部 三好
　　 tmiyoshi@meshman.jp
　　 05088854787
　　　参加申し込みの方は
　　　ご希望の回、お名前、所属、ご連絡先をお送りください。
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東京、名古屋でも開催中
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