| 講演名 | 2006-10-11 ベイズ統計の流行の背後にあるもの(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般) 伊庭 幸人, |
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| 抄録(和) | ベイズ統計の現代的意味について「生成的なモデル化」という視点から論じ,階層モデルによって個体差,空間的不均一性,非定常性などのモデル化が可能になったことが,生態学,マーケティング,自然言語処理など,さまざまな分野に影響を与えていることを指摘する.さらに,生成モデルに対して判別モデルを対比させ,前者の可能性を探る. |
| 抄録(英) | Modern Bayesian statistics is treated as an art of generative modeling. Especially, development of methodology based on hierarchical models enables microscopic modeling of individual differences, spatial inhomogeneity and nonstationarity, which causes innovations in various different fields such as ecology, marketing and natural language processing. We also compare generative modeling with discriminative modeling, and discuss potential advantages of the generative one. |
| キーワード(和) | ベイズ統計 / 生成モデル / 判別モデル / 階層モデル / HMM / 混合分布 |
| キーワード(英) | Bayesian Statistics / Generative Model / Discriminative Model / Hierarchical model / HMM / Mixture |
| 資料番号 | NC2006-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2006/10/4(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ベイズ統計の流行の背後にあるもの(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modern Bayesian Statistics and Its Influence on Science and Technology |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ統計 / Bayesian Statistics |
| キーワード(2)（和/英） | 生成モデル / Generative Model |
| キーワード(3)（和/英） | 判別モデル / Discriminative Model |
| キーワード(4)（和/英） | 階層モデル / Hierarchical model |
| キーワード(5)（和/英） | HMM / HMM |
| キーワード(6)（和/英） | 混合分布 / Mixture |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊庭 幸人 / Yukito IBA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 統計数理研究所 The Institite of Statistical Mathematics |
| 発表年月日 | 2006-10-11 |
| 資料番号 | NC2006-55 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 279 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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