科研費シンポジウム（南山大学，STATION Ai ２０２５年１０月１０日（金）～１２日（日））のご案内
hiru...@nanzan-u.ac.jp
IBISML研究会の皆様：
重複してお受け取りの際はご容赦ください
南山大学の蛭川潤一と申します
科学研究費・基盤研究（A) 課題番号 25H01107
「大規模複雑データの理論と方法論の深化と展開」
研究代表者：青嶋誠（筑波大学）
によるシンポジウムを下記の要領で開催いたします
多くの方々の講演申し込みをお待ちしております
尚，本シンポジウムでは，以下の招待講演を予定しております
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Guest speaker session
1. Hannah Lan Huong Lai (National University of Singapore)
2. Lei Zhou (National University of Singapore)
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+++++++++++++++++++++++++ 記 ++++++++++++++++++++++++++
科学研究費補助金 基盤研究(A) 課題番号25H01107
「大規模複雑データの理論と方法論の深化と展開」
研究代表者：青嶋 誠（筑波大学）
によるシンポジウム
シンポジウムのタイトル
「構造化された大規模複雑データ解析とその統計・機械学習モデルの理論と方法論の展開」
開催責任者 : 蛭川 潤一，塩濱 敬之（南山大学）
日時：２０２５年１０月１０日（金）～１２日（日）
場所：南山大学，STATION Ai
https://www.nanzan-u.ac.jp/Information/access.html
内容・目的：構造化されたデータ解析では，分析対象となるデータにある種の形状や制約が仮定されているような場合の大規模複雑データ解析を可能とする統計・機械学習モデルの展開を広く含みます。識別問題やクラスター分析においては，データがクラスラベルを持つといった構造を扱う意味において構造化されたデータ解析の一例です。また，幾何多様体上に値をとるデータ解析や，そのような統計モデルの利用は構造化されたデータ解析の例といえます。時系列解析あるいは空間統計解析は観測データに付与される時点や地点といった情報をデータ構造としてモデル化します。このように，構造化されたデータ解析は大規模複雑データ解析における広いクラスの統計・機械学習モデルを含みます。機械学習モデル・データサイエンスの発展に伴い，複雑な構造を持ったデータ解析のニーズと統計手法の開発・発展が期待されています。本シンポジウムでは，大規模複雑データ解析とその統計・機械学習モデルに関する理論・応用研究をはじめ，様々な分野におけるデータ解析の紹介や問題意識の共有など，幅広いテーマを募集します。シンポジウムを通したデータサイエンス研究の更なる発展を目的とします。
旅費の配分：講演者を中心に配分します。旅費希望の方は講演申込の際にお伝え下さい。
宿舎の斡旋：斡旋しません。
講演申込期限：２０２５年８月２９日（金）
氏名・所属・講演題目を電子メールでお知らせ下さい。
予稿期限：２０２５年９月１９日（金）
A4サイズ１０頁以内で作成し、PDFファイルを送信して下さい。
報告書原稿：
報告書を作成しますので、予稿とは別に報告書原稿（A4サイズ2枚）もPDFファイルで送信して下さい。
問い合せ先・講演申込先・予稿送付先・報告書原稿送付先：
〒４６６－８６７３
愛知県名古屋市昭和区山里町１８
南山大学理工学部データサイエンス学科 蛭川潤一
E-mail: hiru...@nanzan-u.ac.jp