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SUMMARY:第11回ステアラボ人工知能セミナー
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62645
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n千葉工業大
 学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター (ステア
 ラボ) では、機械学習、自然言語処理、画像処理等の
 人工知能分野の研究者をお招きし、最先端の研究につ
 いてご講演していただく「ステアラボ人工知能セミナ
 ー」を定期的に開催しています。\n第11回目の今回は、
 ステアラボの重藤主任研究員が「高次元データにおけ
 るハブの出現」というタイトルで、自身の研究テーマ
 に関連する講演を行います。 \nどなたでも無料でご参
 加いただけます。\n参加申込みの抽選結果は7月10日に
 お知らせいたします。その後、座席に余裕がある場合
 は先着順でセミナー当日まで申込みを受け付けます。\
 n日時\n2017年7月21日 (金) 15:00-16:30\n場所\n東京スカイツ
 リータウン (R) ソラマチ8F\n千葉工業大学東京スカイツ
 リータウン (R) キャンパス\n講演者\nステアラボ 主任研
 究員\n重藤優太郎\n講演タイトル\n高次元データにおけ
 るハブの出現\n講演概要\n高次元空間では「距離の集中
 」(concentration of distances) をはじめ\, 我々の直感に反す
 る様々な現象が生じる. これらの現象は\,「次元の呪い
 」(curse of dimensionality) と総称され\, この呪いが高次元
 データ解析を困難にする. 近年\, 新種の呪いとして発
 見された\, 高次元データにおける「ハブの出現」(hubnes
 s phenomenon) が多くの研究分野において注目を集めてい
 る.\nハブとは「与えられたデータセット (事例集合) の
 中で，多数の事例の近傍事例となる事例」を指す. こ
 のハブの存在は\, 直感的には想像しにくいが\, 実際に
 多くの高次元データセットにおいて\, ハブの出現が報
 告されている.\nハブの出現は\, 近傍法の性能の低下を
 引き起こす. 例えば\, ハブが出現するデータセットに
 対して近傍検索を行う場合\, 入力される様々なクエリ
 事例に対して同一のデータ事例 (ハブ事例) が検索結果
 として出力される. また\, k近傍分類では\, どのような
 テスト事例を入力してもハブ事例のラベルが予測結果
 となる. 近傍検索・分類の双方において\, このような
 ハブ事例の存在は\, 有意義であるとは言えず\, 実用上
 役に立たない.\n本セミナーでは\, これまで行われてき
 たハブに関する研究を紹介する.
LOCATION:東京スカイツリータウン ソラマチ8F 東京都墨田
 区押上１丁目１−２
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