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データと学習の科学
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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

データから高速かつ正確に特徴を見つけます
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。

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。

データから高速かつ正確に特徴を見つけます
関連文献

[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.

展示説明ムービー
Q&A
Q.質問/コメント A.回答
Q.質問/コメント

グループ以外の構造を持ったデータにも適用できますか?

A.回答

本技術はグループ間に重複がある場合にも適用できます.またグラフ(ネットワーク)構造を持ったデータにも拡張可能です.

ポスター
連絡先

井田 安俊 (Yasutoshi Ida) ソフトウェアイノベーションセンタ
Email: cs-openhouse-ml@hco.ntt.co.jp

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