データサイエンススクール30

TDA「Mapper」入門：データの「形」を見よう

近年、位相的データ解析(Topological Data Analysis, TDA)という分野が急速に成長してきました。MapperはTDAの代表的な手法の一つで、複雑なデータに潜在する、subpopulationや枝分かれなどのような「構造」を抽出して可視化することができます。現在では医学や経済などの幅広い研究分野に応用されています。 本講義では、前半でMapperの背景とアルゴリズムについて解説します。簡単な例を用いて、実際にMapperがどう構造を抜き出しているか確認します．後半でMapperの実演習をpythonで行い、MapperでのTDAを体験していただきます。

日時: 2019年9月11日(水) 10:30-18:00
会場: 京都大学 吉田南構内 メディアセンター南館203号室
講師: 理化学研究所 革新知能統合研究センター　特別研究員 / 京都大学 高等研究院 高等研究センター 特任研究員 Emerson G. Escolar (エスカラ エマソン ガウ)
定員: 50名
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s30/)

対象
本学学部学生・大学院生・研究者、
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム、
データ関連人材育成関西地区コンソーシアム、
｢大学における数理・データサイエンス教育の全国展開｣協力校、
HeKKSaGOn 参画の大学の学生・研究者

当日使用する環境
演習ではPythonを用います．想定している環境は Jupyter Notebook です．
京大関係者は会場のPCにログインすれば Anaconda から Jupyter Notebook は利用可能です．お持ちのPCを持参いただいても構いません．
学外の方はご自分のPCをご持参ください．できない場合はご相談ください．

ご自身のPCにAnacondaがインストールされていない場合は
このページを参考にインストールしてください．Anaconda自体はこのページから入手可能です．インストールできない方は当日会場で行うことも可能です．

ご注意
本スクールは，「データ科学展望III」対象スクールです．履修者は申込時に「データ科学展望III」受講者である旨をお知らせください

個人情報の取り扱いについて
申込時に入力ご提供頂いた個人情報については，本センターの主催するイベントの運営や案内以外には使用しません．

世話人連絡先 中野 直人: nakano.naoto.6c@kyoto-u.ac.jp