【主　催】　　SICE制御部門 データ科学とリンクした次世代の適応学習制御調査研究会

【協　賛】　　電気学会C部門 制御技術委員会

【日　時】　　平成３０年１２月２７日（木） １３：３０～１８：００

【会　場】　　東京都立川市緑町１０－３　統計数理研究所　大会議室

（統計数理研究所へのアクセス）http://www.ism.ac.jp/access/index_j.html

【参加費】　　無料

【定　員】　　１５０名（定員に達し次第締め切ります）

【プログラム】

１３：３０～１５：３０

「深層学習の概要とその理論研究の現状について」

今泉　允聡 （統計数理研究所）

  深層学習とは，層を重ねたニューラルネットワークという統計モデルを用いて行われるデータ解析の手法である．近年，深層学習が他手法を上回る性能を発揮することが明らかになり，またその性能を活用する手法や環境が整ったことで，深層学習は多くの領域から脚光を浴びる機械学習手法となっている．しかし深層学習の原理には不明な点が多く，理論的にその原理を究明しようとする試みはまだ発展の最中である．本講演では，深層学習の手法的な成果を概観したのち，現在の理論的な研究の進捗などを紹介する．

１５：４５～１７：４５

「統計的機械学習法とデータの異質性に注目した解析法」

小森　理 （成蹊大学）

ビックデータの時代を迎え，それを扱う統計的機械学習法の重要性が増してきた．本発表では２０年ほど前から盛んに研究されているブースティングの手法から近年注目されている深層学習, 特にCNN(Convolutional Neural Network)まで幅広く議論したい．また後半ではデータに内在する異質性に着目した統計的判別手法もいくつか紹介する．データの規模が大きくなるにつれて，このようなデータの異質性を考慮した解析が今後重要な研究テーマになると思われる．

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