第36回数学カフェの講演ノートを公開します．
講演者：今泉允聡さんHP
※ご所属は講演当時のものです．
2017年に博士号を取得．専門はノンパラメトリック統計学．
博士論文では複雑データのノンパラメトリック回帰を調べる．
2018年4月より統計数理研究所にPDとして所属，その後同研究所の助教を勤める．
理化学研究所AIPセンター客員研究者も務める．深層学習に関する統計的性質の研究を開始．
2018年10月より科学技術振興機構さきがけ研究者（兼任）．2020年4月より東京大学先進科学研究機構准教授．
講演概要
機械学習は，計算機科学の一分野で，大量のデータを解析・理解し，機械に対して高度なタスクを行わせるための技術です．自動運転・ゲームAI・生物学など近年様々な領域で応用されるなど，産業界から注目を集めています．それと同時に，その技術発展を支える基礎理論の研究も，日進月歩の進歩を遂げています．
第36回数学カフェでは，機械学習に関して第一線で研究をされている3名の先生方（渡邊千紘先生・今泉允聡先生・田中章詞先生）を招待し，機械学習の数理に関してご講演をしていただきます（講演日時は下記スケジュールをご参照ください）．今回の講演会#３では今泉允聡先生にご講演いただきます．
深層学習というデータ分析法の”発見”によって始まった，統計・機械学習理論などの基盤理論の発展を議論する．深層学習の成功は，幅広い科学や実社会への応用で威力を発揮するだけでなく，逆に深層学習を支えるべき基礎理論の分野にも影響を与えている．発見された新手法を発展させるにはその原理の理解が必要だが，深層学習は既存の統計・学習理論の枠組みに収まらないため，この性能を理解し一般化する上での障害となっている．本講演では，深層学習を解析する上での既存理論の限界を挙げ，それを解決する試みを講演者の研究を絡めつつ紹介する．
参考文献
金森敬文(2015) 統計的学習理論, 講談社.
イベントは終了しています．
第36回数学カフェ申し込みサイト：概要などが記載されています．
講演ノート
※ファイルのロードに多少のお時間をいただきます．