研究展示
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データから高速かつ正確に特徴を見つけますグループ正則化付き特徴選択の高速化 
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| どんな研究 |
データ分析において、データから重要な特徴のグループを見つけることは基本的なタスクの一つです。しかし、データの規模が大きいとその計算に時間がかかってしまいます。本研究では、特徴グループの選択において精度を劣化させずに高速化を実現しました。 |
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| どこが凄い |
本技術は不要な計算を安全にスキップし、重要そうなグループを重点的に最適化することで、標準的な手法と比較して精度を維持したまま最大35倍の高速化に成功しました。また、本技術は追加のハイパーパラメータがないため、追加のチューニングコストも不要です。 |
| めざす未来 |
グループをはじめとした複雑な構造を持つデータの分析を高速化することで、複雑かつ大規模なデータから価値を創出できるようになります。本研究を発展させることにより、多種多様なデータから価値を創出し社会へ還元できる未来の実現をめざします。 |
[1] Y. Ida, Y. Fujiwara, H. Kashima, “Fast Sparse Group Lasso,” in Proc. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 1700-1708, 2019.
[2] 井田安俊, 藤原靖宏, 鹿島久嗣, “Sparse Group Lassoのための高速なBlock Coordinate Descent,” 人工知能学会論文誌, 36(1), 2021.
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井田 安俊 （Yasutoshi Ida） ソフトウェアイノベーションセンタ
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