WAIC/WBICの数理 -渡辺澄夫ベイズ理論-
鈴木 讓（大阪大学大学院基礎工学研究科 教授）
AI・データ利活用研究会 第59回
WAIC/WBICの数理 -渡辺澄夫ベイズ理論-
鈴木 讓（大阪大学大学院基礎工学研究科 教授）
情報量基準において、AIC(Akaike Information Criterion)でなくWAIC(Widely Applicable Information Criterion)がよく用いられるようになっている。しかしながら、なぜWAICなのか、いつWAICなのかを理解しないで適用している場合が多い。WAICは、最尤推定量に基づいて理論を構築したAICの批判から生まれている。しかし、最尤推定を用いない渡辺ベイズ理論は、もっと大きな課題に直面することになる。ベイズ統計学で、パタメータ推定の事後分布は、正則な条件のもとでは、正規分布に法則収束する(漸近正規性)。渡辺ベイズ理論では、一般の場合の事後分布を導出する必要があった。そのために代数幾何的な方法が適用され、パラメータ数を一般化した学習係数という概念が導入されることになる。本講演は60分という短さで、渡辺澄夫ベイズ理論の全容を語るものである。聴講者との質疑(さらに60分)を期待したい。それによって実のある講演会となることを望んでいる。興味があれば、当日までに下記をご覧になると、テンションが高まるかもしれない。
鈴木讓『渡辺澄夫ベイズ理論 with R/Stan』(共立出版)
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10032970.html
https://bayesnet.org/books_jp
| 講師： | 鈴木 讓（大阪大学大学院基礎工学研究科 教授） |
|---|---|
| テーマ： | AI・データ利活用研究会 第59回 |
| 日時： | 2023年10月20日(金) 講演 18:00-19:00 質疑 19:00-20:00 |
| 場所： | オンライン開催 |
| 参加費： | 無料 |
| 参加方法： | Zoomウェビナーを用いたオンラインでの開催となります。 開催時刻：2023年10月20日 06:00 PM 大阪、札幌、東京 トピック：AI・データ利活用研究会 第59回 このウェビナーに事前登録する： https://zoom.us/webinar/register/WN_p_DgUFlvSr6qd1X3viYmfw ご登録後、ウェビナー参加に関する確認メールが届きます。 |
| アクセス： | オンライン開催 |
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