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！

スパース推定法の基礎と応用

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

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。

◆受講後、習得できること

• 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

担当講師

滋賀大学 データサイエンス学部　准教授 博士（機能数理学） 松井 秀俊 先生

2009.03 九州大学 大学院数理学府 博士後期課程 修了
2009.04 ～ 2012.03 株式会社ニコンシステム
2012.04 ～ 2016.03 九州大学 大学院数理学研究院 助教
2016.04 ～ 現在 滋賀大学 データサイエンス教育研究センター 准教授
2016.10 ～ 2020.03 科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業 さきがけ研究員（兼任）
2017.04 ～ 現在 滋賀大学 データサイエンス学部 准教授

セミナープログラム（予定）

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
3.1　「ぴったり0」のカラクリ
3.2　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＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年8月19日（金）　10:30-16:30

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込、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、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。

　●録音・録画行為は固くお断り致します。

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

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