「ITエンジニアのためのスパースモデリング入門」連載一覧
-
2020/06/22スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。 前回は辞書学習を用いた画像の再構成を紹介しました。今回は発展的な内容として、画像の欠損補間、異常検知、超解像の三つを紹介します。辞書学習でそんなことができるのか、と驚いてもらえるような例を用意しました。それでは、順番に見ていきましょう。
-
2019/11/26スパースモデリングの画像処理への応用～画像の再構成とノイズ除去
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。前回はスパースモデリングの代表的な手法であるLASSOについて解説をしてきました。今回は、辞書学習と呼ばれる手法を紹介し、画像処理への応用について解説します。
-
2019/09/10スパースモデリングのモデルを評価する～LASSO推定値の評価方法
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。今回は、スパースモデリングのモデルの評価方法について解説します。
-
2018/11/12スパースモデリングはなぜ生まれたか？ 代表的なアルゴリズム「LASSO」の登場
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。今回は、スパースモデリングの歴史を紐解きながら、その代表的なアルゴリズムであるLASSOについて解説します。
-
2018/07/27機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。連載の第1回は、スパースモデリングに注目が集まる背景について紐解いていきましょう。
