2018年度 第9回例会のご案内

2019年1月11日

テーマ

「観察データからの因果推定入門」

計算機による大規模な分析処理が可能なデータへのアクセスはますます容易になってきているため、こうしたデータが産業的に有効活用されることが期待されてすでに久しい。 機械学習も含めた統計科学がこうした分析における柱となる技術であり、特に機械学習を用いた予測という観点ではすでに産業界で幅広く活用されている。 その基盤科学である統計学では、因果という概念は相関ほど積極的に取り扱われていなかったが、相関関係のみでは、分析結果を理解することに困難を伴うことが多い。 実験計画法のように制御されたデータではない場合、因果の推測・推論は非常に困難ではあるが、全く不可能でもない。 本講演ではこの因果関係や効果の推測について他の統計学あるいは機械学習の分析手法との比較を交え入門的概説を行なう。

日時

2019年2月13日（水） 17:00 - 19:00

会場

TKP赤坂駅カンファレンスセンター（ホール13A）

定員

300名程度

講師

磯崎 隆司 氏
（株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所　リサーチャー）

株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所のリサーチャーとしてデータ分析手法に関する研究開発に従事している。 東京工業大学理学部物理学科卒、東北大学大学院理学研究科物理学専攻博士前期課程修了、電気通信大学大学院情報システム学研究科社会知能情報学専攻博士後期課程修了。 博士（工学）。 精密機器メーカーにて光デバイス、電子デバイスの研究開発を行なったのちAIや機械学習の研究に転じIEEEのAI関連国際学会ICTAIで最優秀論文賞を受賞。近年では統計学の基礎や因果推定ならびにその応用に関する研究のほか、研究成果の社会実装も進めている。

公式CPD

2.0単位 ＜その他＞

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