第4回  マテリアルズインフォマティクスセミナー


 

日時 2021年5月10日 (月) 16:00-17:00
開催方法 ウェブ開催(Zoom)
タイトル スパースモデリングとその展開
概要 スパースモデリングは,高次元データから変数選択と回帰モデル推定を同時に最適化する枠組みであり,解釈性の高いモデル化手法として良く用いられる.
本発表では,スパース回帰モデルの基本を概観した後,東芝と統数研藤澤教授の共同研究で開発した新しい手法を2件紹介する.1つは,欠測が非常に多い場合であっても高精度にモデル化できる手法 HMLasso(Lasso with High Missing rate)(*1),もう1つは,定期解析のための新しいスパース転移学習法 Transfer Lasso(*2) である.

*1: Takada, Fujisawa & Nishikawa, 2019, IJCAI.

https://www.ijcai.org/proceedings/2019/491

*2: Takada & Fujisawa, 2020, NeurIPS.
https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/a4a83056b58ff983d12c72bb17996243-Abstract.html

講演者 髙田正彬

(東芝 研究開発センター 主務研究員/統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター 客員准教授)

参加申込 下記イベントページよりお申し込みください。

※後日、ご登録いただいたE-mailアドレスに会議URLをお知らせします。

http://ptix.at/u3lpp9

締め切り 定員に達し次第,申込を締め切ります。