スパースモデリングの基礎と応用がわかる一日速習セミナー

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スパースモデリングとは、一見複雑そうに見えるデータでも本質的な部分はごくわずかであるという仮定を用いて、データからその少数の本質を抽出するための方法論です。スパースモデリングは少ないデータからでも、本質を抽出することができ、MRI画像の撮像やブラックホールの撮像を始め、マテリアルズインフォマティクスでも応用されています。  本講義では、スパースモデリングとは何なのかという話から、Pythonでのハンズオンも交え、どのように実データに適用するかも紹介します。  スパースモデリングとは何なのかという話から、どのようなところに使えるのかという具体的な応用例も示しつつ、なるべく数式を使わずに説明します。また、講義中ではハンズオンを通して、実際のデータに対してどのようにスパースモデリングを適用するかも紹介します。

  1. スパースモデリングの基礎と応用例
    1. スパースモデリングとは
    2. スパースモデリングの応用例
  2. Lassoの基礎知識
    1. Lassoとは
    2. Lassoの最小化アルゴリズムについて
    3. Lassoの応用事例
    4. Lassoを実データに適用するときのポイント
    5. Lassoハンズオン (Python)
    6. Lassoの一般化
  3. 辞書学習の基礎知識
    1. 行列分解とは
    2. K-SVDアルゴリズム
    3. 辞書学習の応用事例
    4. 辞書学習ハンズオン (Python)

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円滑にハンズオンを進める上で、Google Colaboratoryの事前準備と簡単な使い方の予習をお願いいたします。

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