スパース推定法の基礎と応用
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社 情報機構 |
キーワード | 情報技術 回帰分析 SQC一般 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
スパース推定の入門から応用まで、適用例を交えながら分かりやすく解説します!
セミナー講師
松井 秀俊 先生 滋賀大学 データサイエンス学部 准教授 博士(機能数理学)
セミナー受講料
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
受講について
※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。
配布資料・講師への質問等について
- 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。) - 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。) - 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
下記ご確認の上、お申込み下さい
- PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
- ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。 - 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります
- ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
→ 確認はこちら
※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。 - Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
必ずテストサイトからチェック下さい。
対応ブラウザーについて(公式) ;
「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です
- 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
- 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
(見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
→こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」
セミナー趣旨
スパース推定は、線形回帰モデルに対して適用することで、パラメータの推定と同時に変数選択を行うことができる方法です。その代表格であるlassoが1996年に提唱されて以降、さまざまな発展や分野や方法論への応用が報告されており、現在でもそれは続いている。
本セミナーでは、スパース推定の入門となる内容から、さまざまな方法への応用について、データ分析への適用例を交えながら紹介する。また、はじめに、統計モデリングの全般的な流れを説明し、その流れの中のlassoの位置づけについて説明する。データ分析の応用については、統計解析ソフトRによるデモも行う。
習得できる知識
・スパース推定とは何か、lassoとその拡張について知る
・Lassoがなぜ変数選択につながるかを知る
・Lassoのさまざまな応用例について知る
・Rによる実行方法について知る
セミナープログラム
1 線形回帰モデルとその推定
1.1 統計モデリングの流れ
1.2 線形回帰モデル
(1) 最小2乗法による推定
(2) 正則化法による推定
2 Lasso
2.1 Lassoを使うメリット
2.2 「ぴったり0」のカラクリ
2.3 実データへの応用例
3 Lassoの拡張
3.1 SCAD
3.2 Elastic net
3.3 SCAD、Elastic netの応用例
4 さまざまなスパース推定1
4.1 Fused lasso
4.2 Group lasso
4.3 Fused lasso、Group lassoの応用例
5 さまざまなスパース推定2
5.1 一般化加法モデルに対するスパース推定
5.2 グラフィカルモデルに対するスパース推定
5.3 最近の展開
<質疑応答>