スパースモデリングの基礎と画像処理・データ分析への応用 <オンラインセミナー>

~ スパースモデリングの導入と定式化、閾値型アルゴリズムとメッセージ伝搬アルゴリズム、圧縮センシングを用いた画像処理への応用 ~

・信号処理やデータ分析で注目されるスパースモデリングについて基礎からアルゴリズム、応用技術まで修得し、システム開発に応用するための講座
・少量のデータを元に学習ができ、高次元情報処理に必要な時間を大きく削減できるスパースモデリング技術を修得し、効率的なシステム開発に活かそう!

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講師の言葉

 スパースモデリングとは、一見高次元空間で複雑に表現される情報も本質的には低次元で表現可能である「情報節約原理」(一般的に「オッカムの剃刀」と呼ばれる原理)に基づき、かつ高次元情報に内在するスパース性(データが「まばら」に表現される性質)を利用することで、高次元情報の本質的な部分のみを取り出す、あるいは高次元情報の処理に必要な時間を大きく削減するモデリング手法を指します。この手法は統計学、機械学習、信号処理、データ科学等の分野で近年広く利用されています。
 本講演ではスパースモデリングについて、理論的側面を重視し基礎から説明します。スパースモデリングで重要なのは、高次元情報を「情報節約原理」に基づき適切に表現する低次元空間(表現基底)を求めることです。そのためには正則化と呼ばれる手法が重要になります。そこでまず正則化について解説し、正則化を利用したスパース表現の抽出可能性に関する理論を概観します。また、正則化に基づくスパースモデリングのアルゴリズムを紹介します。
 さらにスパースモデリングの応用について解説します。重要な応用の一つに圧縮センシングが挙げられますが、この手法はナイキスト・シャノンの定理により信号復元が不可能と思われる状況であっても、スパース性の利用とアルゴリズムの工夫により少数回の観測でも高次元信号の復元を可能とする信号処理の手法であり、実際に画像処理の分野等で利用されています。加えて、近年発展の著しい機械学習やデータ科学の分野でスパースモデリングがどのように利用されているかも紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年05月31日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・スパースモデリングを基礎から学習したい方
・スパースモデリングの理論体系に興味のある方
・スパースモデリングの実問題への適用をお考えの方
・データ分析、信号処理、機械学習、システム制御、画像処理に携わる技術者の方
予備知識 ・機械学習に関する基礎的な知識をある程度有することが望ましい
修得知識 ・スパースモデリングの基礎理論、アルゴリズム、幾つかの応用例に関する知識
プログラム

1.スパースモデリングの導入と定式化
  (1).スパースモデリングの登場の背景
  (2).線型方程式系による問題の定式化
  (3).高次元情報に内在するスパース性
  (4).正則化を利用したスパース表現の抽出

2.スパースモデリングの理論
  (1).スパース表現の抽出可能性
  (2).スパース表現に関する統計理論
  (3).ベイズ統計学に基づくスパースモデリングの理論解析

3.スパースモデリングに関するアルゴリズム
  (1).貪欲法とマッチング追跡
  (2).線形計画解法と2次最適化への緩和解法
  (3).閾値型アルゴリズムとメッセージ伝搬アルゴリズム
  (4).凸最適化と交互方向乗数法

4.スパースモデリングの応用
  (1).圧縮センシングとスパースモデリングとの関係
  (2).圧縮センシングを用いた画像処理
  (3).機械学習やデータ科学への応用
  (4).今後の展望

キーワード スパースモデリング 正則化 スパース表現 貪欲法 マッチング追跡 線形計画解法 緩和解法 閾値型アルゴリズム メッセージ伝搬アルゴリズム 凸最適化 交互方向乗数法 圧縮センシング
タグ 統計・データ解析AI・機械学習信号処理ソフト管理画像画像処理画像認識
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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