このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 感性データマイニング技術の基本・実践と製品開発での活用 [講習会詳細] | テックデザイン
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消費者の好みを分析する感性分析について、これまで一般的に用いられてきた因子分析や主成分析の問題点や限界について概説するとともに、ソフトコンピューティング技術を活用した新たな感性データマイニング手法について詳しく解説します.

感性データマイニング技術の基本・実践と製品開発での活用

~ソフトコンピューティング(ファジィ理論,進化計算,機械学習)による感性分析テクニック~

【日 程】

2017年5月10日(水) 10:30~16:30

【会 場】

テックデザイン会議室(門前仲町駅)

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

講師: 関西大学 システム理工学部 電気電子情報工学科 教授 徳丸 正孝先生

経歴: 1997年 関西大学修士課程工学研究科修了。関西大学工学部助手などを経て、2016年より現職。博士(工学)。専門は知能情報学やシステム工学で、現在は感性情報処理、ソフトコンピューティング、感性ロボティクスなどの研究に取組む。日本知能情報ファジィ学会(監事),日本感性工学会,人工知能学会,IEEE等に所属。2003年度日本知能ファジィ学会奨励賞,IEEE HNICEM2014 Best Paper Awardなどを受賞。

Ⅰ.感性情報分析とソフトコンピューティング技術の基礎
 1.感性情報分析の目的と手段
 2.アンケート調査と集計
 3.感性データマイニングとソフトコンピューティング
 4.曖昧なデータを取り扱うファジィ理論
 5.進化計算手法による感性ルールの最適化
 6.ニューラルネットワークによる感性の推測

Ⅱ.ソフトコンピューティング技術を用いた感性データマイニングの実際
 1.ユーザが何に注目しているのかを探る
 2.アンケートからの感性ルール抽出
 3.決定木による感性データマイニング
 4.分析事例の紹介(1)ゴルフクラブの「打ちやすさ」の印象解析
 5.分析事例の紹介(2)ランニングシューズの「見た目」の印象解析
 6.分析結果の活用法
 7.遺伝的アルゴリズムによる感性ルール作成手法

Ⅲ.新たな製品開発へ〜機械学習活用法〜
 1.ニューラルネットワークによる感度解析
 2.ユーザの好みを自動的に探るデータマイニング手法
 3.対話型進化計算による製品のレコメンド
 4.感性検索エージェントを用いた対話型進化計算
 5.深層学習による製品特徴の自動抽出http://admin.tech-d.jp/images/noimage.png

<習得知識>
・製品のアンケート調査と,その分析手法 ・既存の感性分析手法の問題と,その解決法
・ソフトコンピューティング技術を応用した感性分析手法 ・感性データマイニングを製品開発へ結びつける方法

<講義概要>
 どのような製品がユーザに好まれるのかを分析し,新製品開発に活用する技術として,」感性データマイニングが注目されています.そこで本講習会では,実践的な感性データマイニング手法について,基礎理論から応用まで,分析事例を交えてわかりやすく解説します.
 序盤でユーザの感性を探るための官能評価の基本的な手法から,これまで一般的に用いられてきた因子分析や主成分分析手法の問題点や商品開発活用への限界について概説します。中盤以降は,ソフトコンピューティング技術を活用した新たな感性データマイニング手法について詳しく解説します.具体的には,ユーザの印象を階層化して分析する手法を紹介し,ファジィ理論,進化計算,機械学習などのソフトコンピューティング技術を用いた感性分析のテクニックについて基礎理論から活用法までを解説します.また,ファジィ決定木を用いた感性ルール抽出について,基礎から応用まで分析事例を交えて紹介します.さらに,深層学習や対話型進化計算などの最先端技術を商品開発に活用する方法についてお話しします.

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