○活用広がるスパースモデリングの基礎・解き方・特徴量選択・

カーブフィッティング・最新応用事例まで学べます。

○概念を具体的に理解するための、Pythonハンズオン実習も実施。

受講者の方へ使用プログラム（ipynbファイル）をプレゼントします！

Pythonハンズオンで学ぶスパースモデリング

≪基礎からスパースモデリングの解法、最新応用事例まで≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

■はじめに：

機械学習や信号処理，人工知能の分野でスパースモデリングの手法が注目されています．スパースモデリングは，少ないデータから元の情報を引き出すための手法で，データ分析や画像処理，システム制御などに応用されています．また，LightGBMなどの最近の機械学習アルゴリズムにも「L1正則化」という名称でスパースモデリングの概念が導入されています．

本セミナーでは，このスパースモデリングの基礎をわかりやすく解説するとともに，概念を具体的に理解するためのPythonを用いたハンズオンの実習を行います．また本講義で用いるPythonプログラムを受講生に配布いたします．

◆受講後、習得できること

• スパースモデリングの基礎知識
• 数理最適化の基礎知識
• Pythonを用いたスパースモデリングの解法
• スパースモデリングによる特徴量選択
  など

◆受講対象者

スパースモデリングに興味がある学生・エンジニア・研究者

◆必要な予備知識など

書籍「スパースモデリング- 基礎から動的システムへの応用」（永原正章著，コロナ社，2017）の内容（特に前半）を中心にスパースモデリングの基礎についてわかりやすく講義いたします．線形代数の初歩の知識（行列の扱いなど）があれば，より深い理解が可能です．

担当講師

北九州市立大学　環境技術研究所　教授　永原 正章 先生

1998年神戸大学工学部卒業，2000年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了，2003年同博士課程修了．博士（情報学）． 京都大学助手，助教，講師を経て，2016年より北九州市立大学環境技術研究所教授． また，同年よりインド工科大学ムンバイ校 (IIT Bombay)，2020年よりインド工科大学グワハティ校 (IIT Guwahati)の客員教授を兼任． 専門分野は制御理論と機械学習．IEEE制御システム部門より国際賞である Transition to Practice Award（2012年） および George S. Axelby Outstanding Paper Award（2018年）をそれぞれ受賞．そのほか，計測自動制御学会や電子情報通信学会の論文賞など， 受賞多数．IEEEの上級会員 (Senior Member)．著書に Sparsity Methods for Systems and Control (Now Publishers) や「スパースモデリング」（コロナ社）， 「マルチエージェントシステムの制御」（コロナ社，SICE著述賞受賞），「ネットワーク化制御」（コロナ社，SICE著述賞受賞）などがある．

セミナープログラム（予定）

１．実例によるスパースモデリング入門
1）特徴量エンジニアリング（LightGBM入門）
2）コロナ抗体検査の話（グループテスティング）
3）グループテスティングの数学
4）総当り法による解法

２．Pythonによるスパースモデリングの解き方
1）L0最適化とL1最適化
2）PythonとCVXPYを使って手軽に解こう
3）Pythonハンズオン演習（Python CVXPY）

３．カーブフィッティングとスパースモデリング
1）多項式補間
2）最小二乗法
3）過学習と正則化
4）スパースモデリングで特徴量選択
5）Python CVXPYを使ったハンズオン演習

４．最新の応用事例紹介
1）スパース制御
2）最適物流計画

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年8月23日（水）　13:00-17:00　＊途中、小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン受講：見逃し視聴なし】　1名41,800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30,800円

【オンライン受講：見逃し視聴あり】　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

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

ハンズオン演習環境事前準備のお願い

◎本セミナーではPythonを用いたハンズオン演習を行います。

• 使用するプログラム（ipynbファイル）は配布テキストと一緒に事前送付予定です。
• 事前に必ずPythonが実行できる環境を構築したPCをご準備ください。

〇演習環境は「Google Colaboratory」を推奨します。

Googleのアカウントとブラウザがあれば、本講演のPythonプログラムは実行可能です．
https://colab.research.google.com/

1）上記リンクにアクセスできる
2）ページ上部の「＋ コード」に例えば「1+1」と入力、実行し答えが出力される

上記2点を満たせば、問題なく利用できるかと存じます。
※よくあるケースとして、セキュリティ設定のご関係で上記にアクセスできない事がございます。
必ず事前にご確認の上、もし可能でしたらアクセスできる設定にご変更お願い致します。

○「Google Colaboratory」の利用が難しい方は事前に下記ご準備をお願い致します。

• Pythonにある程度慣れている方向け：
  ご自身のPython環境に「CVXPYのインストール」をお願い致します。
  CVXPYは以下のページからダウンロードできます。
  https://www.cvxpy.org/

• Python初心者の方向け：
  「Anaconda」の利用をお勧めします。
  https://www.anaconda.com/

事前にAnacondaをインストール頂き、その中の jupyter notebook をご使用頂くのが一番お手軽かと存じます。
こちらをご使用される場合も事前に「CVXPYのインストール」をお願い致します。
jupyter notebookから

!pip install cvxpy

コマンドを実行頂くとインストールできます。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※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。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。