「WAIC/WBICの数理 -渡辺澄夫ベイズ理論-」としまして下記のとおり開催いたします。

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

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