Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Deep Learning and Sparse Modelling
Search
Hacarus Inc.
April 16, 2020
Science
2.3k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Deep Learning and Sparse Modelling
Hacarus Inc.
April 16, 2020
More Decks by Hacarus Inc.
See All by Hacarus Inc.
GitLab CI/CD で C#/WPFアプリケーションのテストとインストーラーのビルド・デプロイを自動化する
hacarus
0
1.4k
QA4AIに則ったMLOpsツールの活用
hacarus
0
760
0から協働ロボット外観検査システムを3ヵ月で具現化した軌跡
hacarus
0
320
ワンちゃんの健康を願う皆様に送る 犬心電図AI解析プロダクト紹介_AWS DevDay2022
hacarus
0
230
犬の心電AI解析プロダクト開発奮闘記 _クラウドからハード開発までてんこ盛り
hacarus
0
2.3k
ExplainableAIの概要とAmazon SageMaker Clarifyでの実装例
hacarus
0
1.2k
AWS Step Functions を用いた非同期学習処理の例
hacarus
0
1.5k
Dashでmyダッシュボードを作ろう ーpytrendsで見るコロナの感染拡大時期ー
hacarus
0
1.6k
Interpretable Machine Learning: モデル非依存な解釈手法の紹介
hacarus
0
1.3k
Other Decks in Science
See All in Science
Build your own LLM, Live, with MicroGPT
ianozsvald
0
160
白金鉱業Meetup Vol.25 【初学者向け発表枠】「で、この施策って効いてるの」に答える効果検証の基礎 ~ATE / ATT / CATE / LATEを現場の問いに翻訳する~
brainpadpr
1
360
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
2
1.3k
機械学習 - K-means & 階層的クラスタリング
trycycle
PRO
0
2.3k
因果探索の発展と展望
sshimizu2006
2
1.2k
Massey Ratings for Match Outcome Prediction in Table Tennis: Evidence of Greater Stability than the ITTF World Ranking
konakalab
0
170
From Prediction to Understanding: Causal Discovery for Data Science and AI Applications
sshimizu2006
0
320
20261012_hcmpl2026
takusamar
0
160
20260410_SystemsThinking
takusamar
1
160
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
1.4k
[Relay webinaire eBIS actu n°16] Sélection pour la vitalité des jeunes bovins allaitants et laitiers
institutdelelevage
PRO
0
270
プロジェクト「Azayaka」のSARの数式とジオメトリ
syuchimu
0
490
Featured
See All Featured
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
184
10k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
360
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
33
5.2k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
63
46k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
730
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1.2k
Transcript
1 Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC.
Deep Learningとスパースモデリング 株式会社HACARUS データサイエンティスト 増井 隆治
[email protected]
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. 自己紹介
• 名前: 増井 隆治 (Masui Ryuji) • 出身: 三重県 • 好きなもの ◦ 音楽 (聞くのも、演奏するのも) ◦ おいしいお酒 ▪ ビール、日本酒、ワイン • 最近の趣味 ◦ ファイアーエムブレム風花雪月 ◦ 現在三週目 • スパースモデリング に関する記事書いてます ◦ CodeZine ◦ Ledge.ai • データ解析(スパースモデリング )に関する講義も行なってます ◦ 滋賀大学データサイエンス学科など 2 最近のイチオシ!
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. HACARUSについて
3 HACARUS-X スパースモデリング ベースのAI ボックスPC クラウド FPGA / ARMチップ 医療 製造業 • スパースモデリング などを用いたデータ分析、Explainable な AIモデル構築 • 主に、医療と製造業がメインターゲット • 非ディープラーニングのため、エッジで学習 & 推論が可能 本社が京都の会社です
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. HACARUSについて
外観検査サービス SPECTRO 良品のみの学習で解釈性の高いAIモデルを構築 診断・治療支援AIサービス 脳卒中診断支援、ヒトや犬猫の心電図分析など COLIGO Edge AI 非ディープラーニングAIによるエッジデバイスでの学習&推論 4
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. 今日話したいこと
1. 機械学習(教師あり学習)、DeepLearning が何をしようとしているのか 2. スパースモデリング が何をしようとしているのか 3. スパースモデリング で何ができるか 4. DeepLearningとスパースモデリング の融合!? 5
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. そもそも学習とは何か
1. 入力データ x と正解ラベル y を大量に用意 2. x と y をDeepLearning (その他の機械学習アルゴリズム) に投げる 3. 学習完了! 6 入力データ x 正解ラベル y Done! 学習 一体、なにを学習したのか?
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. DeepLearning、機械学習は関数を学習している
関数とは、入力 x と出力 y の対応関係 f のこと。 機械学習では、大量のデータから、関数 f を決定している。 データ x が与えられたときに、予測値 y をどのように求めるかをデータから決める 7 How?
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. スパースモデリングとは
スパースとは、少ないとか、疎という意味。 Lassoによる特徴量選択、MRIの高速撮像高精細化、ブラックホール撮像で応用 観測値 y はどのような要因 x によって得られたかを求める。 データから本質を抽出するのがスパースモデリング 8 一見複雑そうな データ 少数の原因が絡み 合っている Why?
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. 機械学習とスパースモデリング
9 ディープラーニング (機械学習) スパースモデリング (順問題) (逆問題)
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. スパースモデリング
でできること Lasso • xの要素のうちほとんどはゼロ ◦ Lassoによる特徴量選択 • xの 何か はほとんどゼロ ◦ MRIの撮像 ◦ ブラックホールの撮像 ◦ レントゲン画像 辞書学習 • y は少数のパターンの組み合わせで表現可能 ◦ SPECTROのコアアルゴリズム ◦ 詳しくは、CodeZine 参照。近日公開予定。 10 辞書学習 辞書で 表現可能か?
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. DeepLearningとスパースモデリング
の融合 !? • Variational Sparse Coding (ICLR, 2019, https://openreview.net/pdf?id=SkeJ6iR9Km ) ◦ VAE の latent code をスパースにすることで、解釈性が高く再利用のしやすい latent codeになる • VAE の ガウス分布を Spike and Slab という分布で置き換えたもの 11
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. 実験結果
1. latent space の次元を大きくしても性能が下がらない (過学習が防げる) 2. latent code の解釈性 latent codeの値を変更すると 長袖から半袖に! 12
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. まとめ
• 機械学習、ディープラーニングと、スパースモデリング では目的意識が180度異なる • スパースモデリング は、データのスパース性を仮定することで、データの本質を抽出する 分析手法 ◦ Lassoの特徴量選択以外にもいろんなことができる ◦ 特に画像系のデータと相性がいい • Deep Learning と スパースモデリング の融合も最近は研究されている。 ◦ 仲良くしてください [記事のリンク] Codezine https://codezine.jp/article/corner/740 Ledge.ai https://ledge.ai/hacarus-sparse-modeling/ 13
Strictly Confidential - All Rights Reserved - HACARUS INC. Thank
you! 14 • HACARUS Webページ (https://hacarus.com/ja/) • 質問、仕事の相談などもお待ちしております。