スパースモデリングとデータ駆動科学

摘要

スパースモデリング(SpM)は，高次元データに普遍的に内在するスパース性を利用することで，最大限の情報を効率良く抽出できる技術として情報科学分野で大きな注目を集めている.本稿ではSpMの重要性と概要について述べる.まず，SpMの基本的な考え方がケプラー(Kepler)の法則まで遡ることができることを述べ，我々が提案したSpMのアルゴリズムであるSVM全状態探索法(ES-SVM)を紹介する.最後に，データを系統的に取り扱うデータ駆動科学の創成を目指し，その学理の原点としてのデータ駆動科学の三つのレベルを紹介する.