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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-22 13:40 ［招待講演］ベイズモデル平均化による変数選択と少数材料データ解析への展開 ○五十嵐康彦（筑波大）  IBISML2022-43 |
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| 抄録 | （和） | 近年，材料科学分野においては情報科学による実験・計測・大規模計算への解析が進められており，効率的な材料開発が行われている．このマテリアルズ・インフォマティクスと呼ばれるアプローチにおいて，多様な因子から重要な特徴量を抽出するスパースモデリングによる特徴量選択がよく行われている．しかし，しばしば問題になるのは実験や計算に時間がかかってしまい訓練データが少数となってしまうことである．この場合，少数データから予測に重要な変数選択に対する信頼性評価が必要になり，また，それぞれのデータに対して統合したモデルで解析すべきか，個別のモデルで解析すべきかといった問題が生じる．そこで本講演では，計算や実験で得られる少数のデータに対して，ベイズモデル平均化によって特徴量の事後確率を導出し，これらの問題に対する解析結果について述べる． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | マテリアルズインファマティクス / スパースモデリング / ベイズモデル平均化 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-43, pp. 4-5, 2022年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-43 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2022-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-12-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | ベイズモデル平均化による変数選択と少数材料データ解析への展開 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マテリアルズインファマティクス / |
| キーワード(2)（和/英） | スパースモデリング / |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズモデル平均化 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 五十嵐 康彦 / / |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-22 13:40:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2022-43 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.4-5 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) |
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