行列・テンソル分解の基礎と Python による実装 ― 非負制約・欠損値補完への応用まで
学習ポイント
行列・テンソル分解の数理的な構造と代表的なアルゴリズム（SVD, NMF, HOSVD, CP分解, Tucker分解）について理解する
非負制約付きの分解や、欠損値を含むデータへの応用といった実務上の課題に対する解決手法を学ぶ
PythonライブラリTensorlyを用いて、行列・テンソル分解モデルの実装を体験する
実務で「とりあえず使いたい」ニーズにも、「理論から実装したい」ニーズにも応える構成で、理解と応用力を両立して身につける
詳細概要
本セミナーでは、推薦システム、画像処理、欠損値補完などの幅広い分野で活用されている行列・テンソル分解について、理論と実装の両面から体系的に学びます。特に「すぐに使いたい方」と「理論を深く理解したい方」の双方にとって有益となる構成を意識し、アルゴリズムの数理的背景からPythonによる実装方法まで丁寧に解説します。
まず、行列分解の代表例である特異値分解（SVD）を出発点に、非負制約付きの非負行列分解（NMF）についてその数理的モチベーションとアルゴリズム（Multiplicative Update法）を解説します。さらに、欠損値を含むデータへの応用として、上界最小化アルゴリズムを取り上げ、実務課題に即した視点で補完方法を紹介します。
次に、対象をテンソルへと拡張し、高次元データに対する特異値分解（HOSVD）、Tucker分解（HOOIアルゴリズム）、CP分解（ALSアルゴリズム）といった多様な分解手法の特徴・違いを整理しながら解説します。また、それぞれの手法に対する非負制約や欠損データ対応の拡張についても触れます。
最後に、Pythonのテンソル分解ライブラリ「Tensorly」を用いて、これらの手法の実装例やデモンストレーションを通じて、理論の理解と実務応用を橋渡しする実践的なスキルを習得します。講義では、テンソルダイアグラムを活用した視覚的な構造理解も導入し、多次元データの扱いに対する直感的理解を促します。
理論を深く掘り下げたい方はもちろん、「まずは使ってみたい」という実務家・学生の方にとっても有益な内容となっており、今後の分析や研究活動にすぐに活かせる知識と技術を提供します。
対象者
行列・テンソル分解を実務や研究に活用したいエンジニア・データサイエンティスト
欠損値補完や構造化表現などに関心のある社会科学・自然科学系の研究者
Pythonでのデータ分析スキルを高めたい学生・大学院生
自作の分解アルゴリズムの開発・実装に興味のある研究開発者・実装担当者
講師プロフィール
横田 達也(ヨコタ タツヤ)
取得学位：博士(工学)
2021/04/01 - 現在 名古屋工業大学 大学院工学研究科 准教授
2019/10/01 - 現在 理化学研究所 革新知能統合研究センター テンソル学習チーム 客員研究員
2016/04/01 - 2021/03/31 名古屋工業大学 大学院工学研究科 助教
2017/02/01 - 2017/03/15 ハーバード大学医学大学院 計算放射線医学研究室 訪問研究員
2014/04/01 - 2016/02/29 理化学研究所 脳科学総合研究センター 脳信号処理研究チーム(チホツキ研究室) 研究員
2011/04/01 - 2014/03/31 理化学研究所 脳科学総合研究センター 脳信号処理研究チーム(チホツキ研究室) 大学院生リサーチアソシエイト
領収書発行
領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt
注意事項
本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
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