第2回IBISMLチュートリアル,および年に一度の機械学習の祭典IBIS2013ワークショップについてまとめました. http://ibisml.org/ibis2013/
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第16回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013)† このページはしましまが IBIS2013 に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください. チュートリアル1:機械学習概要† 村田 昇(早稲田大学) 学習とは『賢くなる手続き』 スパムメール,Googleの検索,推薦システム,Watson,将棋,徴税システム 計算論的学習理論 人工知能とアルゴリズムの初期研究:決定的 → 確率的・非決定的な考え方の登場 80年代の Valiant 十分な確率で正解に達すればよい → PAC学習 統計的学習理論 確率的近似法(統計的探索に確率探索の手法を導入)→ 学習系の平均挙動の統計的解析 → VC次元の理論と発展 学習問題の枠組み 教師あり(回帰,識別)・教師なし(クラスタリ
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