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#23 外れ値に強いベイズ推定とサンプリングの話（w/ 東京理科大学 薗部 成輝さん）
ゴールデンウィーク特別編として、いつもの金曜配信とは別でエピソードを公開します。
通常の金曜配信もあります。
【メッセージ募集】
番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。
https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6
X：#DataScienceLG
Mail: [email protected]
【今回の内容】
このエピソードでは、東京理科大学の薗部 成輝さんをゲストに迎え、薗部さんが公開されている論文（Sampling from Density power divergence-based Generalized posterior distribution via Stochastic optimization https://arxiv.org/abs/2501.07790）から、Density Power Divergenceを用いた外れ値に頑健なベイズ推定・サンプリング手法について掘り下げます。薗部さんの研究テーマを通して、計算コストなどの問題を解決する新しいサンプリングアプローチ (Loss-Likelihood Bootstrap with SGD)を探ります。また、DPDベースの事後分布や一般化ベイズ法の位置づけ、サンプリングにおける課題や将来展望について議論します。
【note】
https://secret-mat-72c.notion.site/note-1e9a9bc7146f80739fa1c0e9a41a1239?pvs=4
【ゲスト】
◯薗部 成輝 さん
東京理科大学 創域理工学研究科 情報計算科学専攻修士２年
X：https://x.com/sonobayes
公開されている論文：https://arxiv.org/abs/2501.07790
論文について：https://x.com/sonobayes/status/1879398455958987263
【出演者】
◯酒井 彰
Nospare Student Community 運営
筑波大学 博士課程
X：https://x.com/simplesho_CLT
HP：https://shoshohh.github.io/
◯上野 孝斗
滋賀大学 博士後期課程
X：https://x.com/uenotakato
LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/sttstc/
Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645ac
Apple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537
YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_De
Amazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス
Nospare Student Community について：https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4
Nospare Student Community 参加応募フォーム：https://t.co/nv3pZHXCiv
#datascience
#機械学習
#統計学
#podcast
#データ分析
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By Nospare Student Communityゴールデンウィーク特別編として、いつもの金曜配信とは別でエピソードを公開します。
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https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6
X：#DataScienceLG
Mail: [email protected]
【今回の内容】
このエピソードでは、東京理科大学の薗部 成輝さんをゲストに迎え、薗部さんが公開されている論文（Sampling from Density power divergence-based Generalized posterior distribution via Stochastic optimization https://arxiv.org/abs/2501.07790）から、Density Power Divergenceを用いた外れ値に頑健なベイズ推定・サンプリング手法について掘り下げます。薗部さんの研究テーマを通して、計算コストなどの問題を解決する新しいサンプリングアプローチ (Loss-Likelihood Bootstrap with SGD)を探ります。また、DPDベースの事後分布や一般化ベイズ法の位置づけ、サンプリングにおける課題や将来展望について議論します。
【note】
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◯薗部 成輝 さん
東京理科大学 創域理工学研究科 情報計算科学専攻修士２年
X：https://x.com/sonobayes
公開されている論文：https://arxiv.org/abs/2501.07790
論文について：https://x.com/sonobayes/status/1879398455958987263
【出演者】
◯酒井 彰
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X：https://x.com/simplesho_CLT
HP：https://shoshohh.github.io/
◯上野 孝斗
滋賀大学 博士後期課程
X：https://x.com/uenotakato
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