場所：オンライン講座（Zoom）
言語：日本語

【4限 14:45-16:15】

 スパース・モデリング.   藤澤洋徳先生（統計数理研究所）

ビッグデータ解析において，その背後構造にスパース性を想定することで，データ解析が効率的に行えることが

ある．L1罰則を利用したLASSOを契機として，様々なデータ解析手法が提案され続けている．

本講義では，そのようなスパース・モデリングの紹介を行う．

 

【5限 16:30-18:00】

 統計的機械学習の応用と実際.  吉田亮先生（統計数理研究所）

近年，様々な分野において，いわゆるデータ駆動型アプローチと呼ばれる研究手法に注目が集まっている．

本講義では，順問題と逆問題という切り口から，データ駆動型研究における統計的機械学習のいくつかの

手法を解説する．特に物質科学における実例を紹介しながら，講義を進めていく．

順問題の目的は,系の入力に対する出力の予測である．

例えば，入力変数は物質，出力変数は物性に相当する．

逆問題では，順方向のモデルの逆写像を求めて，所望の物性を有する新物質を予測する．

順問題と逆問題を解くための基本的な道具としては，表現と生成のための機械学習，少数データに基づく機械学習，

適応的実験計画によるラボラトリオートメーションなどを取り上げる．

 

学外からの参加希望の場合は
生物統計学教室アドレス：
biostat-sec@med.nagoya-u.ac.jp  までご連絡ください