参加申込を開始しました。当日のスケジュールを公開しました。担当講師の情報を公開しました。ありがとうございます。(大阪大学)劣モジュラ関数は、「凸性」にあたる構造を持つ集合関数として知られている。近年劣モジュラ関数とその離散構造に関する最適化理論は、本チュートリアルでふれる特徴選択をはじめ、機械学習における様々な場面で重要な役割を担うことが示され注目されている。本チュートリアルでは、特徴選択における劣モジュラ関数とその最適化理論がもつ役割について、2つの側面から説明する。して考えたときに、この問題が一定の条件下で劣モジュラ関数の最大化問題へと帰着されることについて説明する。これにより、単純な手順で実行可能な貪欲法を適用することで、理論的保証を持つ解が得られることについて説明する。次に、正則化に基づく疎性推定の拡張である構造正則化と、劣モジュラ関数との関係について話を進める。(離散的な関数である)劣モジュラ関数を連続関数へと緩和したものを正則化項として用いることで、多くの構造的疎性を表現でき、また必要となる最適化が高速な最適化アルゴリズムで計算可能となることについて説明する。