「説明可能な」機械学習の新時代--------統計的学習でBlack Boxも解消
今日，AI分野の発展は著しいものがあります．その原動力は，コンピュータの進歩もありますが，機械学習の進歩にあります．そして，この基礎には，数学・統計学があります．
数学月間の狙いは，諸科学や社会の色々な分野で働く数学を紹介することです．多くの方々のご参加をお待ちしております．
詳細はhttps://sgk2005.org/ をご覧ください．
---------------------------------------------------------------------
数学月間企画講演会（第14回）のお知らせ
日時●2024年10月12日（土），13:30-16:00（開場13:00）
場所●東京大学駒場キャンパス，数理科学研究科棟002号室
リモート参加も可能です．
講演●統計的学習による知識発見型モデル構築への実践紹介
== AI電卓の自動機械学習による Kaggleへの挑戦 ==
講師●徐良為(工学博士)；SLW（Statistical Learning Workshop）代表，
（株）NTTデータ数理システム非常勤顧問
司会討論●松原望（東京大学名誉教授）
主催●NPO法人数学月間の会（理事長：岡本和夫）
参加費●無料
参加登録が必要です：「企画講演会（第14回）2024.10.12」のフオームにご記入ください． https://sgk2005.org/ にあります．（現在受付中）
Kaggleとは：色々なテーマで，AIとモデリングを競い合うコンペで，1,900万人を超す機械学習ユーザーが参加しています．
