しましま/IBIS2015 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」オープニング† 佐久間 淳 （筑波大） IBISの役割：理論的基盤と社会応用の両面から先導 → 「このビックウェーブを導こう」 ポスター発表件数 135 （うち学生発表 70） 参加登録者数 約350 + 当日参加 ↑ 大規模機械学習のための事例と特徴のセーフスクリーニング† 竹内 一郎（名工大） スパースモデリング：線形モデルの重みパラメータやカーネルモデルの事例パラメータが 0 になる lasso：L1正則化項を用いる SVM：損失関数にヒンジ損失関数を利用した場合 スパース学習の計算コスト 学習後の最適解において，どのパラメータが 0 になるか分からない → スパースでないモデルと計算量は変わらない → スクリーニングによる高速化 スクリーニング：学習前にどうにか 0 になりそうなパラメータを探す ヒューリスティクス：0 になりそうなもの推測して取り除きあとで最適性を確認 安全スクリ
