データ解析における学習理論と統計学の特徴と生かし方
受講スキル
実際にデータを解析した経験を有するこことが望ましい.
受講者が得られるであろう知見
学習理論と統計学の違いを知り, 利用法のヒントが得られる.
セッションの内容
ICTの発達により種々の分野でビッグデータが利用可能となっている. 機械学習や統計学はこのデータから新しい知見を得るための手法を提供している. 統計的手法ではデータにふさわしい複数の統計モデルをオーダーメイドで想定し, モデル選択により最適モデルを決定し, 推定した母数でデータを理解する. 一方機械学習では, データ適応型の柔らかいモデルを仮定し,将来の予測能力により現象を理解しようとする. ここでは森林減少モデルや太陽風の地震への影響評価の解析事例により, 両者の違いを認識し, それぞれの特徴を生かした活用法について考察する.
※ 本招待セッションは、九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所（略称：MI研究所またはIMI）とのコラボレーション企画セッションとなります。
IMI公式サイト: http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/
講演資料
C15_243.pdf
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講演者プロフィール
プロフィール
九州大学
マス・フォア・インダストリ研究所
教授 理学博士