株式会社東芝 研究開発センター 知能化システム研究所 システムAIラボラトリー 統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター
2023 年 53 巻 1 号 p. 69-89
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スパース推定は，高次元データのためのパラメータ推定法として，データ科学の現場で広く用いられる．しかしながら，現実のデータと問題において，Lassoを始めとする基本的な手法では，精度や計算効率，安定性が十分でないことがある．そこで本稿では，特に欠測データ分析と転移学習を中心として，現実の複雑・困難な課題に対するスパース推定法の近年の展開について紹介する．
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