日時・講演内容

• 日時：2023年2月22日（水） 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：機械学習回帰における Shapley 値の活用法
• 講師：白田由香利（学習院大学　教授）

講義概要：

機械学習の回帰分析においてLundbergのSHAPとそのライブラリは広く活用されており、回帰分析の解析の意味解釈に多大な貢献をしている。 本チュートリアルでは、SHAPの元の理論となったShapleyの公式を、グラフィクス教材を使ってビジュアルに説明する。各データに関して， N個の説明変数にそのサンプルデータのもつターゲット値を平等に分配する方法を理論的に示し，Shapleyはノーベル経済学賞を受賞した。 それほどShapleyの公式は画期的であり、データ工学の分野でも有益なツールとなる。Shapley値/SHAP値は，分野を問わず，回帰分析であれば活用可能である．本講義では事例として，自動車製造業における株価成長率の回帰，サッカーチームの勝ち点の回帰を紹介する．グラフィクスを多用し，理論の理解も容易になるよう分かり易く説明する．

講師紹介：

白田由香利（学習院大学教授）

1998年東京大学理学部情報科学科にて，理学博士号を取得．株式会社リコー　ソフトウェア研究所にて13年間研究を行い，2001年，学習院大学経済学部助教授に就任．2002年，学習院大学経済学部教授に就任．2006年から2007年にかけて，英国オックスフォード大学（マートン校）にアカデミックビジターとして滞在，楽器データベース構築を手伝う．情報処理学会フェロー，日本経営数学学会理事，日本オペレーションズ・マネジメント＆ストラテジー学会理事．研究分野は、AIによる企業分析，ソーシャルメディア分析，ビジネス数学の視覚的教育方法など．代表論文は"An Analysis of Political Turmoil Effects on Stock Prices - a case study of US-China trade friction -" (ACM AI in Finance 2020)．2019年，2020年のIEEE iCASTで「Awareness Technology for Economic and Social Data Analysis」と題した特別セッションを開催するなど，経済・経営分野におけるAI技術の発展に尽力している．企業分析において，株価のテクニカル分析ツールとしてクラスタリングを，ファンダメンタル分析ツールとして回帰及びSHAPを活用している． 24年以上にわたりビジネス数学や統計学，AIで使われる数学のビジュアル教材を開発している（以下のサイトを参照）．

https://www-cc.gakushuin.ac.jp/~20010570/mathABC/SELECTED/

https://www-cc.gakushuin.ac.jp/~20010570/shirotabasabi/

https://shirotaabc.sakura.ne.jp/hosomichi/index.html

Mathematicaの数学教育における高い効用を確信し，Mathematicaで多数の数学教材を作成し，また，教員のための講習をインドネシアなどでボランティアとして開催している(講義依頼の問合せはメールでお願いします)． 講演や研究でインドネシアを訪れることが多く、多くの共同研究論文を発表している（ https://www-cc.gakushuin.ac.jp/~20010570/Indonesia/ 参照）。2021年にはCOVID-19の災害に関するツイートを用いて、インド、インドネシアの研究者と人道的な立場からのトピック抽出の論文IEEE等で発表した．

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。

過去のイベント

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