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◆Dr. Antonio Ortega (米国、南カリフォルニア大学、教授)
◆講演タイトル： “Graph Constructions for Machine Learning Applications: New Insights and Algorithms”
◆日時：2022年6月16日(木)
◆会場：Zoom
◆言語：英語
◆開催担当者：田中 雄一 教授 （グローバルイノベーション研究院 ライフサイエンス分野 田中雄一チーム）
◆開催案内
◆参加人数： 60名
講演概要
本セミナーは，アジア太平洋信号情報処理協会（APSIPA）日本支部の共催で開催した．Ortega特任教授は，信号処理や画像処理を専門とし，IEEE Fellowである．信号処理の専門誌 IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks において最近まで編集長を務めるなど，本分野において最も著名な研究者の一人である．
今回のセミナーでは，”Graph Constructions for Machine Learning Applications: New Insights and Algorithms”というタイトルで，機械学習において重要な要素技術である，データからのネットワーク（グラフ）の構成技術の理論及び応用に関して講演をしていただいた．
機械学習では，データからそのデータが形作るネットワークを構成し，利用することが非常に多い．ネットワークは数理的には「グラフ」として表現できる．グラフを利用した応用として，グラフ深層学習などが最近注目を集めている．一方，グラフの構成方法ではk近傍法などのアドホックな手法が用いられることが多く，「なぜそのようなグラフの構成方法が妥当なのか」という視点は多くない．
今回は，Ortega特任教授のグループで現在進行中の「グラフ学習」や「non-negative kernel regression」などの研究の紹介を通じ，グラフの構成方法と，その理論的な背景に関して詳しい紹介をしていただいた．全体を通じて技術的に非常に刺激的な発表であった．
国外の学協会と共催したため，接続者数は最大で約60名を数えた．海外からの参加が可能であった点で，オンライン開催のメリットを感じた．また，本学とGIRの知名度向上に貢献したのではないかと思われる．
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