AI・データ利活用研究会 第59回

鈴木 讓先生(大阪大学大学院基礎工学研究科 教授)にご講演いただきます．

講演題目
WAIC/WBICの数理 -渡辺澄夫ベイズ理論-

講演概要
情報量基準において、AIC(Akaike Information Criterion)でなく
WAIC(Widely Applicable Information Criterion)がよく用いら
れるようになっている。しかしながら、なぜWAICなのか、いつWAIC
なのかを理解しないで適用している場合が多い。WAICは、最尤推定
量に基づいて理論を構築したAICの批判から生まれている。しかし、
最尤推定を用いない渡辺ベイズ理論は、もっと大きな課題に直面する
ことになる。ベイズ統計学で、パタメータ推定の事後分布は、正則な
条件のもとでは、正規分布に法則収束する(漸近正規性)。渡辺ベイズ
理論では、一般の場合の事後分布を導出する必要があった。そのため
に代数幾何的な方法が適用され、パラメータ数を一般化した学習係数
という概念が導入されることになる。本講演は60分という短さで、渡
辺澄夫ベイズ理論の全容を語るものである。聴講者との質疑(さらに60分)
を期待したい。それによって実のある講演会となることを望んでいる。
興味があれば、当日までに下記をご覧になると、テンションが高まるか
もしれない。

鈴木讓『渡辺澄夫ベイズ理論 with R/Stan』(共立出版)
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10032970.html
https://bayesnet.org/books_jp

その他:
Zoomウェビナーを用いたオンラインでの開催となります.
参加ご希望者は
https://zoom.us/webinar/register/WN_p_DgUFlvSr6qd1X3viYmfw
より事前登録をお願いします．