機械学習プロフェッショナルシリーズ<br> スパース性に基づく機械学習

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機械学習プロフェッショナルシリーズ
スパース性に基づく機械学習

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  • サイズ A5判/ページ数 192p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784061529106
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3341

出版社内容情報

画像、音声、テキストなど多分野で注目されているアルゴリズム最適化の考え方を解説。「疎」という性質は何を指し、どう使えるのか。どんな分野でも効率的な処理には優れたアルゴリズムが欠かせない。スパース(疎)という性質に着目すると、最短の道が見えてくる。定義や必要な数理、考え方の基礎から、アトミックノルムなどの発展的な内容までを1冊で学ぼう。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的な
アルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な
内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学
院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている
研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。


第3期として、以下の3点を刊行!

劣モジュラ最適化と機械学習  河原 吉伸/永野 清仁・著
スパース性に基づく機械学習 冨岡 亮太・著
生命情報処理における機械学習 瀬々 潤/浜田 道昭・著


第4期の刊行は2016年4月、第5期の刊行は2016年8月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

第1章 はじめに
第2章 データからの学習
第3章 スパース性の導入
第4章 ノイズなしL1ノルム最小化の理論
第5章 ノイズありL1ノルム最小化の理論
第6章 L1ノルム正則化のための最適化法
第7章 グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
第8章 トレースノルム正則化に基づく機械学習
第9章 重複型スパース正則化
第10章 アトミックノルム
第11章 おわりに


冨岡 亮太[トミオカ リョウタ]
著・文・その他

内容説明

スパースは絶対読まなきゃ!L1ノルム正則化の理論・モデリング・最適化法を丁寧に解説。「トレースノルム正則化」「アトミックノルム」などの発展的な内容も詳しい。

目次

第1章 はじめに
第2章 データからの学習
第3章 スパース性の導入
第4章 ノイズなしL1ノルム最小化の理論
第5章 ノイズありL1ノルム最小化の理論
第6章 L1ノルム正則化のための最適化法
第7章 グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
第8章 トレースノルム正則化に基づく機械学習
第9章 重複型スパース正則化
第10章 アトミックノルム
第11章 おわりに

著者等紹介

冨岡亮太[トミオカリョウタ]
博士(情報理工学)。2008年東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。現在、Microsoft Research研究員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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shin_ash

3
川野先生の「スパース推定による統計モデリング」は本書を読めるようになる入門書との位置づけなので読んで見た。川野本も難しかったが、川野先生のお話通りこちらの方が強烈に難しい。しかし、川野本で扱っていない低ランク行列のスパース性なども扱っているので、分からないなりに知見が広がった気がする。また交互方向乗数法が色々と便利であることがわかった。本書を読んだことで、改めて川野本が平易かつ丁寧に解説していることがわかった。そう言う意味ではスパース推定そのものが最適化問題と密接な関係なので、難易度が高い分野なのだろう。2018/04/20

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