概要
機械学習における学習理論とは，学習に使われるモデルの良さや学習する過程での仕組みなどを統計学の視点から解明する理論です．近年，機械学習の原理を数学を用いて理解することへの関心は高まりつつある一方で，未だ原理の大部分が謎に包まれています．本勉強会では，書籍『代数幾何と学習理論』に沿って現時点で既に存在する学習理論の仕組みと応用について理解することを目的とし，その準備として多様体論，代数幾何，超関数論，確率論及び経験過程の基礎を学びます．
目的
- 学習理論の構成や応用を理解する．
- 学習理論を理解するための数学の基礎を学ぶ．
第1章:学習の数理
第2章:特異点
第3章:代数幾何
第4章:超関数
第5章:経験過程
第6章:学習理論
第7章:学習理論と諸科学
実施期間・日時
場所: 東工大
日時: 2020年3月 - 4月, 毎週日曜日13時 - 15時
参考資料
[1] 渡辺澄夫. 知能情報科学シリーズ 代数幾何と学習理論. 森下出版株式会社, 2006.