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第7回学生研究発表会

若手の会 第7回学生研究発表会
オンライン開催(2022年3月10日(木)10:00〜(予定))


開催趣旨:
 日本応用数理学会若手の会では、主に修士・学部の学生さんを対象に、通常の学会では発表できないような研究途上の研究を喋ってもらう研究会を開催します。卒業論文を終えたばかりの学部生やちょっと良いアイデアを思いついた大学院生が、発表経験を積んだり、他の研究者の意見を聞けたりするような気軽な場にしたいと思っています。今年度は気鋭の若手研究者の方をお招きし、皆さんのモチベーションアップの機会を提供できたらと思っています。

 また、特定の分野に限らない分野横断的な会です。他分野や他の大学の同年代の方たちとの、良い交流の機会となることを期待します。そして3月10日は応用数理学会研究部会連合発表会後です。連合発表会にご参加の方にも、是非、足を運んで頂けましたら幸いです。


講演申し込み
2022年2月25日(金)までに ,Google フォームより講演情報を入力してください.

講演時間:
15分以上(質疑応答込み)を予定してます。

参加申し込み
本会にご参加いただける方は,こちらよりお申し込みください.


特別講演

  • 講演者:包含(東京大学・RIKEN AIP)
  • 講演タイトル:学習基準と評価基準の差を探る
  • 概要:
    機械学習は近年様々な領域において大きな成功を収めている一方で,ロバスト性や公平性といった予測の信頼性に関する問題が次々と報告されている.こうした問題は予測性能が非常に高いモデルや訓練手法においても見られている.本講演では機械学習アルゴリズムの学習基準と学習したモデルの良さを特徴づける評価基準の差異に着目する.この両者を明確に区別することで,アルゴリズムによる予測が我々の期待する性質を持つかどうかを検証し,また目的に応じて適切な学習基準を設計することを目指す.具体的には我々が最近行った敵対的ロバスト性や類似度学習に関する研究結果の紹介を行い,学習基準と評価基準の差を通じて信頼性の高い機械学習を実現する方法に関して議論する.

プログラム

TBA


問い合わせ先高安亮紀(筑波大学)