第35回愛媛大学DS研究セミナーのご案内(9/8開催) (登録締切:9/5 12:00)

[Motoya Ohnishi]

第35回愛媛大学DS研究セミナー(9/8開催)

　　　　　　　　　　　　　　　　愛媛大学データサイエンスセンター(CDSE)

愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）は、AI・統計解析・機械学習等の広義でのデータサイエンスと接点のある研究者、実務家、教育者を学内外から招聘し、講演していただく愛媛大学データサイエンス研究セミナー（愛媛大学DS研究セミナー）を開催していきます。
この度、下記の要領で第35回愛媛大学DS研究セミナーを開催いたします。参加を希望する方は下記にあります登録フォームよりお申し込みください。皆様のご参加をお待ち申し上げます。

【日 時】2025年9月8日(月) 16:30〜18:00

【開催場所】オンライン開催（Zoom（先着300名）・YouTube同時配信）

【講演者】藤澤 将広 氏（大阪大学 助教）

【題 目】キャリブレーションのための汎化誤差解析

【概 要】
分類問題において、機械学習モデルの予測分類が「どれだけ正確か」だけでなく、「どれだけ信頼できるか」を評価することは、安全な機械学習システムの運用を実現する上で極めて重要である。この点において、近年では、モデルが出力する予測確率と、実際のラベルの出現頻度がどれほど一致しているかを測る、「キャリブレーション性能」の評価が注目されている。本講演では、「キャリブレーション性能が未知のデータに対しても汎化するための条件は何か？」および「キャリブレーション性能の汎化を促進する補正方法は確立できるか？」という問いにアプローチした2つの研究を紹介する。前半では、情報理論に基づく汎化誤差解析のキャリブレーション評価指標への拡張を通して明らかとなった、キャリブレーション性能の汎化における重要な性質、および汎化性能の数値的評価方法を説明する。後半では、キャリブレーション性能の低いモデルの提供する予測確率を、未知のデータに対しても汎化するように補正する理論保証付きのアルゴリズムを紹介する。

【参加登録】事前申込制としています。
参加を希望する方は下記URLよりお申し込みください。

【登録締切】2025年9月5日(金) 12:00
※定員先着300名となっております。
同時にYouTube配信も行っております。
締め切り後に、先着300名様にはZoom参加用URLとYouTubeのURLを、301名様以降にはYouTubeのURLをメールでお送りします。メールが届かない場合は下記問い合わせ先までご連絡ください。

参加登録
https://forms.gle/h6AoddX15RLY3ZiAA
ご登録いただいた内容は、このセミナーに係る諸連絡のみに使用し、本人の同意なしに第三者に開示・提供、使用はいたしません。

問い合わせ先：
CDSE事務（石川由美・西岡佐緒里） cd...@stu.ehime-u.ac.jp
愛媛大学データサイエンスセンターHP　https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/
第35回愛媛大学DS研究セミナー案内
https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/DS_Seminar/DS_Seminar35_20250908.pdf