[2S5-GS-2] Machine learning:

[2S5-GS-2-05] Bayesian modeling of spectral deconvolution process by scientist

〇Hayato Okubo¹, Yosihifumi Amamoto¹, Hiroyuki Kumazoe¹, Toshimitsu Aritake², Yoh-ichi Mototake¹ (1. Hitotsubashi University Graduate School of Social Data Science, 2. Hitotsubashi Institute for Advanced Study)

Keywords: Bayesian spectral deconvolution, Replica exchange Monte Carlo, Gaussian process regression

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。