滋賀大データサイエンス学部・研究科でHACARUSのデータサイエンティストが特別講義を行いました

滋賀大データサイエンス学部・研究科でHACARUSのデータサイエンティストが特別講義を行いました

2021年8月5日に、滋賀大データサイエンス学部・研究科でHACARUSのデータサイエンティストが特別講義を行いました。HACARUSによる同大学での講義は今回で三回目となります。

滋賀大学データサイエンス学部・研究科はそれぞれ2017年と2019年に創設され、いずれもデータサイエンスに焦点を当てた日本で最初の学部・研究科です。「ビッグデータを処理・分析し、そこから新たな価値を生みだすことのできる人材を育成することを目的」に教育・研究が行われています。

前回(昨年12月)に引き続き、今回の講義も同大学データサイエンス学系教授でHACARUSのアドバイザーも務めていただいている河本薫先生の研究室の集中講義の一環として行われました。学部生・大学院生を中心に20名の方が受講されました。

講師はHACARUSのデータサイエンティストである三嶋と関口が担当いたしました。「スパースモデリング技術の特徴と応用」というテーマの下で、スライドを用いた座学と5つのハンズオンからなる90分×4コマの授業をオンラインで行いました。

一見複雑そうなデータも実際に重要なのは少数の要因の絡み合いである、ということは現実世界において往々に見られることです。膨大なデータ量に頼らずに重要な要因を紐解く技術が本講義のテーマであるスパースモデリングであり、少量データから軽量なAIを実現する我々HACARUSの根幹を成す技術の一つです。それゆえ、本講義に我々講師陣も強い情熱を持って臨みました。

講義の前半はまずそもそもスパースモデリングとは何か、なぜ重要かといったスパースモデリング の基礎から出発しました。その上で、具体的なアルゴリズムであるlassoとその一般化であるgeneralized lasso を紹介しました。それらに基づき、画像データ処理を含む2つのハンズオンを行いました。

後半では行列分解によるスパースモデリングについて、主に辞書学習に焦点をおいて解説しました。その中で、辞書学習の様々な応用例についてハンズオンを含めて紹介しました。行った3つのハンズオンでは、現実の時系列データや画像データを用いて、異常検知やノイズ除去といった実践的な辞書学習の応用について体験してもらいました。

一部のハンズオンで用いたデータは本講義以前に授業でも用いられていたものでした。スパースモデリング という新しい切り口で解析することにより、同じデータでも他の手法とはまた違う情報が得られることを実感してもらえたのではないかと思います。

受講された方から感想の一部をここで紹介させていただきたいと思います。

  • スパースモデリングの基礎知識を総復習できました。また、演習付きであったため非常に実践的であると感じました。
  • スパースモデリングについて、入門レベルの解説と実装がセットになった資料はとても貴重で、更なる勉強のモチベーションも喚起して頂きました。  講義前はスパースモデリングという「概念」と「実際のアルゴリズム」が私の中でうまく繋がらないところがありましたので、そのブリッジとしてもとても有意義な講義でした。 

スパースモデリングは奥深く本講義で触れることができたのはそのごく一部ですが、基礎から実用まで地続きで学べることでその面白さや有用性を実感できる機会を提供できたのではないかと思います。

これからもこのような講義を通じてHACARUSのデータサイエンスへの思いを織り交ぜながら、我々が培ってきた知識や技術を伝えていけたらと思います。

 

本件に関するお問い合わせ、講演・執筆のご依頼は pr@hacarus.com までご連絡ください。

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