ディープラーニング＝万能ではない。データの関係性から特徴をつかむ「スパースモデリング」という技術 | Ledge.ai

2019/11/07 41 users 推論 GPU Ledge.ai ディープラーニング 少量

ディープラーニングの普及が進んでいる。しかし、ディープラーニングはその特性上、膨大な量のデータと、データを処理できるGPUなどの高価な計算機が必要だ。そして多くの企業は、その2つを用意するところでつまずいている。 今回紹介するスパースモデリングは、少量のデータから特徴を抽出し、学習と推論を行える技術だ... 続きを読む

目に見えないブラックホールの撮影を可能にした「スパースモデリング 」とは | TechCrunch Japan

2019/04/23 21 users EHT EHT Collaboration ブラックホール

ブラックホール撮影の難しさとその解決手段 ブラックホールシャドウの画像（出典元：EHT Collaboration） 先日、国際プロジェクトである「イベント・ホライズン・テレスコープ」（EHT）がブラックホールシャドウを撮影することに世界で初めて成功したと発表しました。画像上の明るいリングのようなものがブラックホール... 続きを読む

Rでスパースモデリング：Elastic Net回帰についてまとめてみる - データサイエンティスト(仮)

2017/11/19 48 users データサイエンティスト 正則化 強い相関 汎化性能 手法

2017 - 11 - 18 Rでスパースモデリング：Elastic Net回帰についてまとめてみる R スパースモデリング 導入 回帰モデル構築の際、汎化性能を向上させるために 正則化 の手法がたびたび用いられます。これは、考えているデータ数に対して特徴量の数が非常に多い場合や、特徴量間に強い相関（多重共線性）がある場合に有効な方法となっています。このような場合に、通常の回帰モデル構築の際に用い... 続きを読む