イベント名
2022年ソサイエティ大会
発表年月日
2022/09/09
タイトル
AT-1 データサイエンスと情報理論
学習基準と評価基準の差を探る（包）
確率分布の近似問題と情報源符号化（野村）
深層学習の統計的学習理論（鈴木）
講演者
包　含(京大), 野村　亮(早大), 鈴木 大慈(東大 / 理研 AIP), 
抄録
様々な場面においてデータに基づいた意思決定を行うことが一般的になってきており，データサイエンスの重要性はますます高まっている．
統計学や機械学習の手法を様々な分野に応用する研究も盛んに行われているが，それらの手法の理論的理解も重要な研究課題である．
また実社会応用を考えることで，新たな研究課題も派生している．
情報に関する様々な限界を求めることで，そこで使われている情報の性質を探求する情報理論の研究は，
これらのデータサイエンスの基盤研究と密接な関係を持つと考えられる．
本セッションでは，データサイエンスと情報理論の双方に深く関わっていると考えられる幾つかのテーマについて最近の研究動向などを紹介する．
キーワード
公平性, 機械学習, 統計的因果推論, ベイズ決定理論, 情報源符号化, 乱数生成問題 , 深層学習

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