| 日時(Date) | 2021年10月25日（月）4限（15:10--16:40) Mon. Oct. 25th, 2021, 4th period (15:10--16:40) |
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| 場所(Location) | エーアイ大講義室, AI,Inc. Seminar Hall (L1). Registration is required. To be announced via email regarding Data Science Special Lecture. |
| 司会(Chair) | 小野 |
| 講演者(Presenter) | Associate Prof. Daichi Mochihashi (The Institute of Statistical Mathematics) / 持橋 大地（統計数理研究所） |
| 題目(Title) | Gaussian processes in Natural Langauge Processing and Robotics / ガウス過程の基礎と自然言語処理・ロボティクス |
| 概要(Abstract) |
Gaussian process is a stochastic process for nonlinear regression based on Bayesian estimation and kernel methods, and serves as a crucial foundation for theoretical analysis of neural networks. Gaussian process has been widely employed lately on many disciplines because it offers a flexible and versatile toolbox for time series or spatial data. This lecture introduces Gaussian process based on a textbook by the presenter and describes our recent collaborations between robotics and natural language processing. ガウス過程は、カーネル法に基づいて非線形な回帰関数のベイズ推定を可能にする確率過程であり、深層学習の理論モデルとしても重要な位置にある。ガウス過程は近年機械学習を含む多くの分野で適用が進んでおり、空間や運動のような連続値およびその時系列を扱うことが必要になっている現在、重要性の高い基本的な確率モデルであるといえる。 本講演では教科書『ガウス過程と機械学習』(持橋・大羽、講談社MLPシリーズ)に基づいて、ガウス過程の基礎を平易に解説するとともに、ロボティクスおよび自然言語処理分野での講演者の共同研究について紹介する。 |
| 講演言語(Language) | 日本語(Japanese) |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) | TBA |