科研費シンポジウム（南山大学 ２０２４年１１月２２日（金）～１１月２４日（日））のご案内

[Takayuki Shiohama]

IBISMLメーリングリストの皆様

南山大学の塩濱と申します。
（以下，重複してのお受け取りの場合はご容赦下さい）

科学研究費補助金　基盤研究(A) 課題番号20H00576　研究代表者：青嶋誠（筑波大学）
「大規模複雑データの理論と方法論の革新的展開」によるシンポジウム


『構造化されたデータ解析とその統計・機械学習モデルの新展開』
日時：2024年11月22日-24日
場所：南山大学　G棟２５教室
開催責任者 : 塩濱敬之 (南山大学）

をご案内致します。本シンポジウムは対面式で開催します。

プログラムは下記のweb pageに用意しています。

https://sites.google.com/view/nanzan-symposium2024/


皆さまのご参加を心よりお待ち申し上げます。

塩濱　敬之
南山大学理工学部　

 ----------------シンポジウムの内容・目的-----
内容・目的：構造化されたデータ解析(Structured data analysis)とは、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統計解析を
意味し、その様な構造化された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
ベルをも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。
データに木構造や位相構造を仮定した統計分析(ネットワークモデルや位相デー
タ解析)など、構造化されたデータ解析は広いクラスの統計・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、複雑な構造をも
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、構造化されたデータ解析に関する理論・応用研究をはじめ、さまざ
ま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。