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9月

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最強DB講義 #27 機械学習で関係を予測する～組合せ特徴・ランダム特徴の活用～(小山聡先生）

主催 : 日本データベース学会

ハッシュタグ：#最強DB講義

募集内容	学生無料先着順 3/50人一般無料先着順 74/150人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2023/09/27(水) 18:30 ～ 19:30 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2023/08/31(木) 16:30 〜 2023/09/27(水) 19:30まで
会場	オンラインオンライン
参加者への情報	(参加者と発表者のみに公開されます)

イベントの説明

日時・講演内容

日時：2023年9月27日（火） 18:30-19:30
開催場所：オンライン（URL等は本ページの「参加者への情報」に掲載いたします）
タイトル：機械学習で関係を予測する～組合せ特徴・ランダム特徴の活用～
講師：小山聡（名古屋市立大学）

講義概要：

データから対象の間の関係を予測する問題は、エンティティ解決、推薦システム、化合物の反応予測など様々な場面で現れます。本講義ではこの問題を機械学習で解決するアプローチを紹介します。とくに、データの組合せ特徴やランダム特徴を用いて、予測精度の向上や計算コストの削減を実現する方式について説明します。

講師紹介：

小山聡（名古屋市立大学）

2002年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了、博士（情報学）。同年京都大学大学院情報学研究科助手、2009年北海道大学大学院情報科学研究科准教授、2023年名古屋市立大学データサイエンス学部教授。機械学習、データサイエンス、ヒューマンコンピュテーションなどの研究に従事。人工知能学会論文賞、日本データベース学会上林奨励賞、日本データベース学会若手功績賞受賞。

最強データベース講義について

日本データベース学会（DBSJ）が取り組む 「最強データベース講義プロジェクト」 は、データベース関連分野の幅広いトピックについて第一人者として最先端の研究をリードされている教授陣による講義動画を無償で提供しています。

参照：本プロジェクトの開催趣旨（by 喜連川先生） https://www.youtube.com/watch?v=oA2bg0qUiUA

本プロジェクトでは、リアルタイムなオンライン講義として公開収録したものを再編集し、後日講義動画として提供します。講義動画は個人でのご聴講に加えて大学での講義など機関の利用もウェルカムです。その際には、DBSJにもご連絡頂けますと幸いです。これまでの開催と講義動画につきましては本ページ下の「過去の開催と講義動画」をご覧ください。