明日からできるスパースモデリングの基礎、実践・実装技術

講師

東北大学　大学院情報科学研究科　応用情報科学専攻　准教授　博士（理学） 大関 真之 氏

受講料

48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)

【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の24,300円）】
※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

得られる知識

スパースモデリングの数学的背景・気持ち、プログラムの組み方。

趣旨

　スパースモデリングで何ができるか、どうやってやるのか、数式が苦手だとしても、その一つ一つの意味、アルゴリズムとの関係が全てわかる！自分の手で明日から始めたくなるような講座にします！

プログラム

１．スパースモデリングとは
　(１)．物事の本質をとらえるスパース性
　　複雑な事象も実はそれを支配している背景にあるものは実は単純なのではないか？
　　そう思うことがあるかと思います。
　　それを取り出すことができないか？それがスパースモデリングで目指すことです。
　(２)．オープンデータでの識別
　　いろんなデータを入れて、どのように識別ができるか、ニューラルネットワークの威力を見ていきます。
　(３)．どのファクターが重要か：特徴量選択
　　いろいろな特徴量を入力して識別がうまくできるようになったものの、本当に重要な特徴量はどれだったのか？
　　自動的に選択してくれる方法はないだろうか？そんな時に利用されるのがL1ノルムです。

２．重要なファクターを見つけるL1ノルム
　(１)．なぜL1ノルムはスパースな解を選択するか
　　L1ノルムを利用するとスパースな解を選び、重要なところ、重要ではないところを選択してくれます。
　　その理由はなぜか、簡単に図解して紹介します。
　(２)．L１ノルムで当てる方程式の解
　　スパースな解を選ぶことができるL1ノルム、その性質を利用すると解けないはずの方程式の解を
　　解くことができます。
　　その利用方法である圧縮センシングについて紹介します。
　(３)．圧縮センシングの画像分野での応用例：見えないものが見えるとき
　　圧縮センシングを利用すると特に画像の分野で顕著な計測の革命を引き起こすことができます。
　　足りない情報から見えないものを引き出すその威力を実際にライブコーディングしながら示します。

３．辞書学習
　(１)．スパースな問題にする方法
　　スパースな解が正解であればいいけれども、そうではない場合はどうするのか？
　　多くの問題はスパースではありません。
　　そんな問題でもスパースな解を持つ問題に変えるための良い工夫。それが辞書学習です。
　　ライブコーディングしながら紹介します。

 □質疑応答□