最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso～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画像処理への発展的な応用として、画像の欠損補間、異常検知、超解像の3つを紹介しました。今回はスパースモデリングの最近の学術分野におけるスパースモデリングの発展の様子、最新の手法をご紹介します。 スパースモデリングにおける数理モデル研究の重要性 データが少なく説明責任が求められる状況に力を発揮するスパースモデリングの中には、様々な手法があります。例えば、第2、3回で紹介したLASSOや、第4、5回で紹介した辞書学習などはその中の代表的なものとして知られています。スパースモデリングを扱うエンジニアには、問題の質に応じて、これらの中から最も適切な手法を選択することが求め
