機械学習入門の講演会参加

先週末の金曜に、情報処理学会北陸支部の運営会議が金沢大学角真キャンパスであり、福井高専代表として参加。

その時、講演会もあって、東北大 大関 真之先生による「機械学習入門 - 深層学習とスパースモデリング」を聞いてきた。 最初は(人のことどうこういえる人間ではないが)怪しさ満点と思っていたけど(これは最近の「機械学習」がトレンドワード(バズワード?)だからこその怪しいとの先入観を生んでいる)、進学塾講師経験もある方とのことで、数学的な背景を納得できるズバっとした表現で「これなら答え収束しそうだな」って感じで面白かった。

最後のまとめシート引用

機械学習という現代の魔法

  • 深層学習
    • 単純な繰り返しによる複雑な関数f(x)の近似
  • スーパースモデリング
    • Find x by sparsity(圧縮センシング)
    • Make x sparse(辞書学習)
  • L1ノルム
    • スパースな解を当てることができる。
    • 数学や統計物理による数理的保証がある。
  • ADMM(alternating direction of multiplier method)
    • 拡張ラグランジュ法による最適化手法
    • 複数のコスト関数があっても良い
  • 鍵は最適化問題
    • 量子アニーリングほか世界各国で最適化専門のマシン・チップが登場

その先生の著書をその場でAmazonポチったけど、数式のない本だった。(^_^;

 

2017年5月

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このページは、T-Saitohが2017年5月23日 10:43に書いたブログ記事です。

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