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J-GLOBAL ID：201602200541125707   整理番号：16A0415209

スパースモデリングの発展-原理から応用まで-1.全体概要と基本理論 1-1 スパースモデリングとデータ駆動科学

著者 (4件)： 岡田真人 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  五十嵐康彦 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  中西(大野)義典 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  永田賢二 (東大 大学院新領域創成科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会誌  (Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)
巻： 99  号： 5  ページ： 370-375  発行年： 2016年05月01日 
JST資料番号： F0019A  ISSN： 0913-5693  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： スパースモデリング(SpM)は,高次元データに普遍的に内在するスパース性を利用することで,最大限の情報を効率良く抽出できる技術として情報科学分野で大きな注目を集めている。本稿ではSpMの重要性と概要について述べる。まず,SpMの基本的な考え方がケプラー(Kepler)の法則まで遡ることができることを述べ,我々が提案したSpMのアルゴリズムであるSVM全状態探索法(ES-SVM)を紹介する。最後に,データを系統的に取り扱うデータ駆動科学の創成を目指し,その学理の原点としてのデータ駆動科学の三つのレベルを紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： *性質 ,  *モデリング ,  *データフロー制御 ,  *情報科学 ,  データ ,  計算機利用 ,  情報抽出 ,  Kepler問題 ,  分類
準シソーラス用語： スパース性 ,  *データ駆動 ,  高次元データ ,  SVM分類 ,  *スパースモデリング

分類 (2件)： その他の情報工学基礎理論  (JB06000C) ,  その他のディジタル計算機方式  (JC02050G)

引用文献 (12件)：

• K. Nagata, J. Kitazono, S. Nakajima, S. Eifuku, R. Tamura, and M. Okada, “An exhaustive search and stability of sparse estimation for feature selection problem,“ IPSJ Trans. Math. Modeling Appl., vol. 8, no. 2, pp. 23-30, 2015.
• T.M. Cover and J.M. Van Campenhout, “On the possible orderings in the measurement selection problem,“ IEEE Trans. Syst., Man Cybern., vol. 7, no. 9, pp. 657-661, 1977.
• R. Tibshirani, “Regression shrinkage and selection via the lasso,“ Journal of the Royal Statistical Society : Series B, vol. 58, no. 1, pp. 267-288, 1996.
• T. Kuwatani, K. Nagata, M. Okada, T. Watanabe, Y. Ogawa, T. Komai, and N. Tsuchiya, “Machine-learning techniques for geochemical discrimination of 2011 Tohoku tsunami deposits,“ Scientific reports, vol. 4, no. 7077, pp. 1-6, 2014.
• H. Ichikawa, J. Kitazono, K. Nagata, A. Manda, K. Shimamura, R. Sakuta, M. Okada, M.K. Yamaguchi, S. Kanazawa, and R. Kakigi, “Novel method to classify hemodynamic response obtained using multi-channel fNIRS measurements into two groups : Exploring the combinations of channels,“ Frontiers in human neuroscience, vol. 8, no. 480, pp. 1-10, 2014.

タイトルに関連する用語 (8件)： スパースモデリング ,  発展 ,  原理 ,  応用 ,  概要 ,  理論 ,  データ駆動 ,  科学