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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-22 10:10 ［招待講演］機械学習と機械発見：自然科学研究におけるデータ利活用の再考 ○瀧川一学（理研/北大）  IBISML2022-40 |
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| 抄録 | （和） | 当面の"AI"の中核技術である教師あり機械学習は基本的に「未来を過去の延長線上として予測する」仕組みであり，「今まで未知」であった対象の理解・発見という自然科学のゴールにそもそも適合していない．例えば，新材料や新物質の探索を目的とする場合，手元のデータで訓練した機械学習モデルに対して，テスト時には任意の入力が想定され，通常の機械学習の設定と異なりテストデータの分布や母集団変化を考えることもほとんど意味がない．つまり，機械学習の入力の定義域全域での良い関数近似が求められていることになるが，現実の高次元の入力空間を網羅的にカバーするためには非現実的な量の見本点(訓練データ)が必要となる．本講演では，このような通常の「機械学習」の想定用例との顕著な違いを「機械発見」の問題として再整理し，良性過学習の再考，不確実性の定量化(Aleatoric vs Epistemic)，表現設計・表現学習，発見的探索，実験や介入の計画，帰納的バイアスの設計，HARKingの問題(探索的研究 vs 検証的研究)，因果推論 vs 因果探索の問題，など，関連する話題を発表者の実経験に即して概観する． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 機械学習 / 機械発見 / 探索的研究 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-40, pp. 1-1, 2022年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-40 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2022-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-12-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 機械学習と機械発見：自然科学研究におけるデータ利活用の再考 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 機械発見 / |
| キーワード(3)（和/英） | 探索的研究 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀧川 一学 / / |
| 第1著者 所属（和/英） | 理化学研究所/北海道大学 (略称： 理研/北大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-22 10:10:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2022-40 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | p.1 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) |
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