ロバストダイバージェンスによるパラメータ推定 ― 一般化ベイズなどへの広がりにも触れて
学習ポイント
外れ値に頑健な推定法（ロバスト推定）の基本的な考え方を理解する
ダイバージェンスに基づくパラメータ推定手法の理論的枠組みを学ぶ
R言語と対応パッケージを用いた、実践的な推定手法のデモンストレーションを体験する
確率的最適化の考え方を理解し、一般のモデルに対するアプローチを学ぶ
一般化ベイズやγ-divergenceへの拡張など、最新の研究動向を知る
詳細概要
本セミナーでは、外れ値の影響を受けにくい推定法として注目されるロバスト推定と、推定手法の柔軟な設計を可能にするダイバージェンスの活用について、理論と実装の両面から解説します。
まず前半では、最尤法によるパラメータ推定の限界を確認し、外れ値の影響に頑健な推定法の必要性を解説します。続いて、ダイバージェンスを用いたパラメータ推定の考え方を紹介し、簡単な正規分布モデルを題材としたロバストダイバージェンスによる推定の実演を、R言語と対応パッケージを用いて行います。
中盤では、より一般的な確率モデルに対しても適用可能な確率的最適化の考え方と、それを用いたロバスト推定の方法について解説し、実際のデモンストレーションも行います。
最後に、Okuno (AISM2024) に代表される近年の理論的展開を踏まえ、一般化ベイズとの関連や、γ-divergenceへの拡張など、より柔軟で応用的な視点についても紹介します。
対象者
ロバスト推定やダイバージェンス、一般化ベイズに関心のある研究者・大学院生
統計モデル構築・実装を行うデータサイエンティスト・統計実務者
外れ値や頑健性が課題となる現場（医療・金融・製造など）の実務家
Rによる実装に関心のあるAI・ソフトウェアエンジニア
講師プロフィール
奥野 彰文（オクノ アキフミ）
取得学位：博士（情報学）
2025年1月 - 現在 理化学研究所 脳神経科学研究センター 客員研究員
2022年10月 - 現在 総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学専攻 助教
2020年10月 - 現在 理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員
2020年10月 - 現在 統計数理研究所 助教
2019年4月 - 2020年9月 理化学研究所 革新知能統合研究センター テクニカルスタッフ I
2017年4月 - 2019年3月 日本学術振興会 特別研究員（DC2）
領収書発行
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