■セミナー内容

本講演では、高次元データからの確率的情報処理に基づき、本質を自動的に抽出するスパースモデリングについて、その威力を最も分かりやすい形で発揮する圧縮センシング、高精度の識別精度を持つ深層学習の基礎となるボルツマン機械学習、
以上のふたつを中心に取り上げる。
「今日からわかる」とあるように、実際にどんな手順を通せば、所望の量や推定値が得られるのか、ということを中心に紹介する．スパースモデリングや深層学習の基礎となる部分を抑えることにより、興味を爆発させて今後の取り組みに生かしてもらいたい。

■講師

大関真之

1982年東京生まれ。2008年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了。2010年から現職である京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻助教。非常に複雑な多数の要素間の関係や集団としての性質を明らかにする統計力学と呼ばれる学問体系を切り口として、機械学習を始めとする現代のキーテクノロジーを独自の表現で理解して、広く社会に普及させることを目指している。大量の情報から本質的な部分を抽出する、または少数の情報から満足のいく精度で背後にある構造を明らかにすることができる「スパースモデリング」や、次世代コンピュータとして期待される量子コンピュータ、とりわけ「量子アニーリング」形式に関する研究活動を展開している。