[2S5-GS-2] 機械学習：

[2S5-GS-2-05] 科学者によるスペクトル分解過程のベイズモデリング

〇大久保 駿人¹、 天本 義史¹、熊添 博之¹、有竹 俊光²、本武 陽一¹ (1. 一橋大学 ソーシャル・データサイエンス研究科 、2. 一橋大学社会科学高等研究院)

キーワード： ベイズ的スペクトル分解、レプリカ交換モンテカルロ法、ガウス過程回帰

本発表では、科学者が行う重要な特徴を的確に捉えるベイズ的スペクトル分解のベイズモデリングを提案する。 従来のフィッティングでは困難だった高ノイズ強度やバックグラウンドの存在下等でのピーク数や強度などのパラメータの推定を、ベイズ的スペクトル分解とガウス過程回帰の組み合わせにより実現することを目的とする。 本手法をスペクトルデータに適用した結果を紹介し、今後の応用展望についても議論する。