「近似確率伝搬法から考える汎化誤差」としまして下記のとおり開催いたします。

近似確率伝搬法は、大規模な確率モデルにおける推論を効率的に近似する手法として広く用いられている。この方法では、確率モデルのグラフ表現を基に、局所的にツリー構造を仮定し、周辺化分布を評価することで計算の簡略化を図っている。その手続きは、leave-one-out交差検証誤差評価を暗に含むものと解釈できる。線形モデルにおいては、leave-one-out交差検証誤差の表現を解析的に求めることが可能であるが、近似確率伝搬法による解釈を用いると、この表現をより一般的な枠組みに拡張することができる。本講演では、近似確率伝搬法およびその統計学的な意味について解説し、leave-one-out交差検証誤差を含む、汎化誤差の様々な推定量評価法について紹介する。

講師：坂田 綾香 氏（統計数理研究所 統計基盤数理研究系 准教授）
テーマ： AI・データ利活用研究会 第87回
日時： 2025年3月21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。

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アクセス： オンライン開催