スパース推定法の基礎と応用【提携セミナー】

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スパース推定法の基礎と応用【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

開催日時 2022/8/19(金)10:30-16:30
担当講師

松井 秀俊 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:47,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:52,800円
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

★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。

 

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