2021年01月27日（水）
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少数データに対する機械学習（特にスパースモデリング）に興味がある技術者の方
スパースモデリングを活用できるようになるための基本的な知識
趣旨 現在の機械学習の成功は大量のデータを前提としている面があるが、少数のデータからでも最大限に有用な知識を抽出したいというニーズは多くある。スパースモデリングはそのような技術の一つで、対象に対する知識が少ない場合にも有効な方法として注目されている。本セミナーでは、スパースモデリングの基本的な仕組みを説明するとともに、ブラックホール撮像や新規触媒の開発など多様な応用においてどのようにスパースモデリングが適用されているかを紹介し、スパースモデリングを活用するための知識を習得することを目的とする。
1. 機械学習とスパースモデリングの基礎
1.1 次元の呪いとモデル選択
1.2 正則化法
1.3 ベイズモデリングとスパースモデリング
1.4 凸性と最適化の難易度
1.5 機械学習の解釈性
2. スパースモデリングの基本
2.1 LASSOとリッジ回帰
2.2 ロジスティックLASSO
2.3 グラフィカルLASSO
2.4 最適化アルゴリズム
3. スパースモデリングの展開
3.1 辞書学習
3.2 グループ正則化
3.3 結合型正則化
3.4 L0正則化とL1正則化
3.5 最近の発展
4. まとめ
