2017年度 第8回例会のご案内

2018年1月10日

テーマ

第1部「プレディクティブ・モデリングの概要と最新動向」

アクチュアリーの基礎教育にデータサイエンスを積極的に取り入れつつあるいくつかの先進的な国では、これからのアクチュアリーが学ぶべきものとして「プレディクティブ・モデリング」を掲げています。 それがどういうものであるか、その正体を紹介・解説します。（昨年９月開催の集中セミナー第３回からの最新動向の話を含む）

第2部「統計科学と機械学習の違いについて」

機械学習は大ブームと言えるほど話題となっており、実際、様々な分野・領域で成功事例が見られます。 ところで、これまでにアクチュアリーとして学ばれてきた統計科学と機械学習は、どの程度どのように違うものなのでしょうか。 その差異をきちんと理解することで機械学習を理解しやすくすることが本講演の最大の目的です。 特に、機械学習の中でも、統計的機械学習と呼ばれているものが大きな潮流を作っており、講演では主に統計的機械学習に焦点を当てます。 その代表例がLASSOと呼ばれるスパースモデリングです。 その後に、ディープラーニングやベイズについても、時間がある限り、触れる予定です。

日時

2018年2月9日（金） 14:30 - 19:00

会場

TKP市ヶ谷カンファレンスセンター(ホール７A)

講師

岩沢 宏和 君

藤澤 洋徳 教授

藤澤 洋徳 先生は、現在､大学共同利用機関法人 情報･システム研究機構 統計数理研究所の数理･推論研究系､総合研究大学院大学統計科学専攻の教授であられます｡ 広島大学大学院理学研究科博士後期課程修了、理学博士｡広島大学経済学部研究員､東京工業大学大学院情報理工学研究科助手を経て､統計数理研究所助教授､2013年に 同教授となられました｡ ものづくりデータ科学研究センターの副センター長でもあられます｡
また､文部科学省委託事業 「数学・数理科学と諸科学・産業との協働によるイノベーション創出のための研究促進プログラム」（数学協働プログラム） 実施担当､応用統計学会 理事を最近まで行われ､ 現在、Annals of the Institute of Statistical Mathematicsの Chief Editorでもあられます｡
ダイバージェンスに基づくロバスト統計の世界に新しい視点を持ち込み､独創的な成果を上げた研究活動により､金森教授とともに｢第 10 回 日本統計学会研究業績賞｣を受賞されています。

公式CPD

第1部：2.0単位 ＜その他＞　第2部：2.0単位＜その他＞