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スパースモデリングの画像処理への応用～画像の再構成とノイズ除去
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- 2019/11/27
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。前回はスパースモデリングの代表的な手法であるLASSOについて解説をしてきました。今回は、辞書学習と呼ばれる手法を紹介し、画像処理への応用について解説します。辞書学習とは LASSOとは、\(y\)と\(\Phi\)が与えられたとき、\(\frac{1}{2}\|y - \Phi x \|^2_2 + \lambda \|x\|_1\)を最小化するような\(x\)を見つける問題でした。これは、\(y = \Phi x\)に対して、観測値\(y\)は説明変数のうち少ないものの組み合わせで表現できるはずだという仮定に基づいています。今回紹介する辞書学習は、観測値が与えられたとき、これらの観測
少ないデータでAIが作れる技術「スパースモデリング」とは？
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- 2021/09/24
「スパースモデリング」と呼ばれるデータ分析手法をご存知だろうか。わずかなデータからでもAIモデルを構築可能な技術であり、2019年にイベント・ホライズン・テレスコープが公開した、ブラックホールシャドウの撮影に利用された手法としても知られる。スパースモデリングは膨大な量のデータから学習するディープラーニングとは反対に、わずかなデータ量からでもAIを構築可能であり、AIが結論を導く過程が人間にも理解しやすく、AIのブラックボックス化問題の回避も可能だという。独自のスパースモデリング技術をAIに応用してデジタルソリューションを開発する、AIスタートアップ HACARUSの代表取締役 CEO 藤原健真氏に、同技術の概要と今後の発展性について話を聞いた。 HACARUS 代表取締役 CEO 藤原健真氏プロフィール 1976年生まれ、滋賀県出身。カリフォルニア州立大学コンピューター科学学部卒業。
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http://monozukuri.ism.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2021/05/20210510_MISeminar_SparsModeling.pdf
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- 2021/05/17
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ITエンジニアのためのスパースモデリング入門一覧
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- テクノロジー
- 2019/11/28
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