論文の概要: Topological Methods in Machine Learning: A Tutorial for Practitioners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02901v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 17:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 16:37:56.167529
• Title: Topological Methods in Machine Learning: A Tutorial for Practitioners
• Title（参考訳）: 機械学習におけるトポロジ的手法--実践者のためのチュートリアル
• Authors: Baris Coskunuzer, Cüneyt Gürcan Akçora,
• Abstract要約: トポロジカル機械学習(TML)は、代数的トポロジの技法を利用して複雑なデータ構造を分析する分野である。 このチュートリアルは、2つの重要なTMLテクニック、永続的ホモロジーとMapperアルゴリズムの包括的な紹介を提供する。 アクセシビリティを高めるために、私たちはデータ中心のアプローチを採用し、読者はこれらのテクニックを関連するタスクに適用したハンズオン体験を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.297070083645049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topological Machine Learning (TML) is an emerging field that leverages techniques from algebraic topology to analyze complex data structures in ways that traditional machine learning methods may not capture. This tutorial provides a comprehensive introduction to two key TML techniques, persistent homology and the Mapper algorithm, with an emphasis on practical applications. Persistent homology captures multi-scale topological features such as clusters, loops, and voids, while the Mapper algorithm creates an interpretable graph summarizing high-dimensional data. To enhance accessibility, we adopt a data-centric approach, enabling readers to gain hands-on experience applying these techniques to relevant tasks. We provide step-by-step explanations, implementations, hands-on examples, and case studies to demonstrate how these tools can be applied to real-world problems. The goal is to equip researchers and practitioners with the knowledge and resources to incorporate TML into their work, revealing insights often hidden from conventional machine learning methods. The tutorial code is available at https://github.com/cakcora/TopologyForML
• Abstract（参考訳）: トポロジカル機械学習(TML)は、代数的トポロジの技法を活用して、従来の機械学習手法では捉えられない方法で複雑なデータ構造を分析する新興分野である。 このチュートリアルでは、永続的ホモロジーとMapperアルゴリズムという、2つの重要なTMLテクニックの包括的な紹介と、実践的な応用に焦点を当てている。 永続ホモロジーはクラスタ、ループ、ヴォイドなどのマルチスケールのトポロジ的特徴を捉え、一方、Mapperアルゴリズムは高次元データを要約する解釈可能なグラフを生成する。 アクセシビリティを高めるために、私たちはデータ中心のアプローチを採用し、読者はこれらのテクニックを関連するタスクに適用したハンズオン体験を得ることができる。 実世界の問題に対してこれらのツールをどのように適用できるかを示すために、ステップバイステップの説明、実装、実例、ケーススタディを提供する。 目標は、TMLを自分の仕事に組み込むための知識とリソースを研究者や実践者に提供し、従来の機械学習手法からしばしば隠された洞察を明らかにすることである。 チュートリアルコードはhttps://github.com/cakcora/TopologyForMLで公開されている。

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