概要
密度比推定は，パターン認識，転移学習，異常・変化検知などの問題で確率密度関数の比を推定する必要性が生じた際に適用される機械学習手法のひとつです．密度比推定は機械学習の問題にしばしば登場することから，これまでにより精度の高い密度比推定を行うための様々な手法が提案されています．本発表では密度比推定の様々な手法を紹介し，それぞれの手法がもつ特徴を比較します．さらに密度比の具体的な応用例を簡単に説明します．
目的
- 密度比推定の手法と特徴について紹介する．
発表日時
場所: オンライン (Zoom)
日時: 2020年5月10日 13時 - 15時
参考資料
[1] M. Sugiyama et al. Density Ratio Estimation in Machine Learning. Cambridge University Press.