用いて、特に不均衡なデータに対してどのような指標が有用であるか考察する。曲線を定義し、それを生存時間応答へ拡張することを考える。その際、どのような対象に対して判別を行うかが重要であるため、これを考察する。Problem)は、オンラインの広告やNetflixのArtwork(サムネ)の決定などに応用されている。Algorithm)を用いることでユーザーの情報を含めてアームを選択することが可能になり各ユーザーに対して最適なアームを選択することができる。Algorithm)であるアルゴリズムをいくつかを紹介した後、シミュレーションによる比較をして考察を述べる。最後に今後の展望と課題について述べる。今回紹介するバンディット問題はオンライン広告や医療分野など様々な分野に応用されている。通常のバンディット問題では報酬の期待値が不変という仮定の下での方策が考えられていて、報酬が時間によって変動する場合が考慮されていない問題があり非定常報酬におけるバンディット問題を考える必要がある。本発表では、まずバンディット問題とは何かについて説明する。次に非定常なバンディット問題の概略について述べる。最後に今後の展望について説明する。近年、医療業界において個別化医療の希求が高まっている。DTR)は、多段階の処置がある状況で患者毎に異なる情報に基づき処置を決定する方策の組であり、個別化医療の実現に役立つ手段のひとつである。このような多段階の処置がある状況下では、各段階においてそれまでの処置などの履歴をすべて考慮して方策を推定しなければならない。推定した得られたDTRは実用上の解釈可能性が高いものが望ましい。本発表ではまず既存の基本的なDTRの推定法を複数紹介する。al.(2018)の提案手法を紹介する。ACE)を推定するための代表的な手法の1つとなっている。層の構成に恣意性が残ることや、層が十分に細かくない場合にはバイアスが生じることが指摘されてきた。Zhou(2016)(以降W&Z)では、サンプルサイズNに対して、層の数をある条件を満たすように増やしていくことで、層別化推定量が漸近正規性を持つことを示した。subclassification)を提案している。このように構成された層の数がW&Zで述べられた条件を満たすかどうかについて確認がなされていない。(2016)で提案された、「層別化推定量が漸近正規性を持つための条件」を満たすことを示す。Treeを構成する際に特定のパラメータを固定することで、W&Zで提案された層を構成する方法を含み、その場合には漸近正規性のための条件を満たさないことも示す。最後にシミュレーションを通して、既存手法との比較を行った結果についても示す。近年強化学習の研究が盛んに行われています。本発表では、強化学習のひとつであるバンディット問題に注目して、その理論と手法について述べ、またバンディット問題がどういったところで応用されているかについて発表を行います。最後に今後の研究の展望について述べていきます。近年、広告業界においてはデータを用いた広告効果の検証に注目が集まっている。近年ではメディア横断型のデータを取得する体制が整いつつあり、広告接触と来店/サイト訪問などの関連性を解析によって明らかにしようという機運が高まりつつある。その中でも特に、広告接触がCV(来店やサイト来訪など)に対して与える因果的効果には強い興味が示されている。本発表では現在、実際に解析を行っている2つのトピックを扱う。1つ目は、メディア横断データを用いた複数種類の広告接触に対するシナジー効果の分析の枠組みと現状の課題について整理し発表する。2つ目は、広告を出稿する番組枠を最適化するために、推定された因果効果をベースとした予算制約下での広告の最適配信方法を提案し、議論を行う。2つのトピックで共通してmeta-learnerを用いて因果的効果の推定を行うため、それについても概説する。フレイルティモデルとは、個体ごとに未観測の確率変数が存在し、その変数がイベントの発生時間に影響するというモデルである。加速時間モデルとは生存時間の確率変数と説明変数の関係を直接表現したモデルである。このモデルは比例ハザードモデルと比べ、ハザード比に関する仮定が必要でないというメリットがある。本発表では、加速時間モデルにフレイルティを導入したモデルを考える。治癒率を考慮するためのフレイルティについて考察した生存時間回帰法について述べる。criterion)を用いたモデル選択の概要と未解決点を説明する。既存研究において株式価格に対して用いられていたテキストの情報源は、日本経済新聞などのニュースソーステキスト、有価証券報告書などの専門的な文書、そしてウェブ上の掲示板やSNSの投稿内容の3つに大別される。本発表では、その中でもTwitterと呼ばれるSNSの投稿内容による株式価格の分析についての実験結果を基に議論する。先行研究によれば、Bollen+(2011)においてTwitterの投稿内容は将来の株価リターンに対する説明力を持つことが指摘され、その後日本語の投稿に対しても磯部(2017)などにより株価予測モデルが構築されている。実験においては磯部(2017)だけでなく長山(2016)や諏訪(2012)に見られるモデルの持つ価格変動への説明力や有用性を検証し、改めて当分野の外観や今後について述べ、一次情報ではないウェブ上の情報が持つ意味についても触れていく。近年,ゲームに関するAIプレイヤーが話題となっている.将棋界では藤井聡太七段がAIを相手に研鑽を積んでいたり,囲碁界ではAIを用いたアルファ碁が世界チャンピオンに勝利するなど,その発展は目覚ましい.しかし、将棋や囲碁のような完全情報ゲームに対し、不完全情報ゲームは,各プレイヤーの行動に対して盤面に起こった影響が完全には把握できない.本発表では不完全情報ゲームの中でも,特に未解決の問題が多い多人数不完全情報ゲームについて扱う.この分野に関しては多人数性、情報の不完全性、複雑なゲーム性により研究が浅く,難航している.今回は多人数不完全情報ゲームの代表例である麻雀に注目し、人間に匹敵するプレイヤーを構築する手法を紹介した上で、その課題や改善点などについて考察する。ある空間上の確率分布から別の確率分布へと移動させる際の最適な移動のさせ方を考える.このときの最小の移動コストは自然に2つの確率分布間の距離を定める.特に移動コストとして空間の距離を用いたものはwasserstein距離と呼ばれる.これは一般に確率分布間のダイバージェンスとして用いられているKLダイバージェンスとは異なる性質を持つ.機械学習,画像処理や統計学においてwasserstein距離が応用されつつある.しかし一般にwasserstein距離の計算は困難である。制約付き最適輸送問題を考えた。・エントロピー制約付き最適輸送問題から導かれるダイバージェンス・多次元尺度構成や単語埋め込みへの応用について発表する。本発表では,計算代数幾何学の重要な概念であるグレブナー基底の、実験計画法における応用例について、下記の文献1)に準ずる形で紹介します。ついてを予定しています。本発表では、ARCH型モデルを扱います。Bollerslev(1986)がGARCHモデルを提案して以降、様々なARCHモデルが提案され、研究されてきた。本発表の前半では代表的なARCH型モデルを紹介し、後半ではその推定法について述べていく。空間上に存在する点の性質を統計的に考える分野を点過程と言う。今回はイベント発生としての点過程の考え方を紹介し、強度(intensity)を用いた特徴付けが可能であることを紹介する。点過程は強度によって、ポアソン過程、非一様ポアソン過程、一般点過程にグループ分けすることが可能である。時間変更定理を用いることで一般点過程は標準ポアソン過程に帰着する。一般点過程の中でもホークス過程を中心にシミュレーション手法を紹介する。生存時間解析とは、興味あるイベントの発生時間に関する統計的推測を指す。主な目的のひとつに生存率関数の推定があり、その手法のひとつは生存率関数に回帰モデルを仮定し、説明変数の影響を表すパラメータ等を推定する手法である。興味あるイベントのうち、ガンの再発やAIDSの薬剤耐性などでは、イベントが発生しない場合がある。そこで、イベントが発生しない状況に適用できる治癒モデルが考案されている。本発表では、導入として生存時間解析の基本的事項を抜粋して説明したあと、治癒モデルについて紹介し、主なモデルのひとつである混合治癒モデルのパラメータ推定手法を述べる。推定手法については、尤度関数の構成やEMアルゴリズムを用いたスパース推定についてを中心に扱う。最後に、発表のまとめと今後の研究の展望について述べる。株価予測に自然言語処理の知見を活かす試みについて、代表的な先行研究としては[和泉2011]がある。[和泉2011]ではCPR法と呼ばれる和文テキスト情報を株価予測に活かす枠組みの提案が行われたが、これはテキスト情報のみを用いた予測実験であり株価の推移情報が加味されていない。その後、[上原2013]においては株価推移情報も加味した実験が行われていたが、この実験では株式価格のボラティリティが加味されていなかった。[五島2017]では、イベントスタディ法といわれる実証実験の枠組みを通して株式価格情報から予測された価格とボラティリティ加味し、予測に有用なニュース情報を抽出し学習データを構築している。今回は[五島2017]に準拠した数値実験を行い、より細かい設定での予測を行うことで[五島2017]を追試し、実験から得られた課題設定の問題点を指摘し改良の方策について報告する。Wasserstein距離は最適輸送理論で研究されている確率分布間の距離であり、KLダイバージェンスなどとは異なった性質を持ち、近年機械学習や最適化で応用されている。Wasserstein距離とBemamou-Brenierの公式から確率分布の集合にWasserstein計量テンソルが定義できるが、その部分集合としてパラメトリックモデルを考え、Wasserstein計量テンソルをパラメータ空間に引き戻すことでパラメータ空間にWasserstein計量テンソルが導入される。これはWasserstein統計多様体と呼ばれる。本発表ではリーマン多様体上のパラメトリックモデルのパラメータ空間が成すWasserstein統計多様体とそれを応用したWasserstein自然勾配法などの研究を紹介する。problemsについて述べる。隠れマルコフモデル(HMM)は時系列データのクラスタリング手法として知られているが、通常の解析ではクラスタ数をあらかじめ定める必要がある。この定め方としてAIC(赤池情報量規準)を用いる方法も考えられているが、一般に理論的妥当性は保証されていない。本発表ではこの問題を回避する手法として,階層ディリクレ過程をパラメータの事前分布に用いた無限隠れマルコフモデル(IHMM)について説明した後に、実際のバスケットボールのプレイバイプレイデータを用いた解析結果等について報告を行う。受信者動作特性)解析は第2次世界大戦中に信号検出の性能を測る手法として考案されたが、現在は診断検査の精度を測る手法として用いられている。Curve)を診断検査の精度の指標として用いること主流である。示したAUCの推定量の分散を導出する。dataというものがある。ケース1区間打ち切りデータとも呼ばれるこのデータは、左側打ち切りもしくは右側打ち切りのどちらかが観測されるデータであり、様々な分野で扱われている。このデータに対する回帰分析ではセミパラメトリックモデルがよく用いられるが、回帰パラメータの推定の際に未知のベースライン関数も同時に扱わなくてはいけないことが推定を難しくしてしまう。その問題点を解消するために、いくつかの手法が提案されている。dataとセミパラメトリックモデルについて説明をした後、回帰パラメータの推定のための手法を述べる。methodと推定方程式を用いる手法について扱う。よると、株価はその時点のすべての情報を用いて決定される。それをふまえた金融テキストマイニングでは、ニューステキストを用いた特徴量作成により、株価の推移や企業の財務状態以外の面から株価予測を考えることになる。テキストデータの特徴量作成に関して、[1]ではPV-DM・PV-DBOWという特徴量作成の手法が提案されている。これは「分布仮説」に基づいて[2]で提案された、単語(語彙)に対する特徴量作成の手法であるSkip-gram・CBoWを拡張したものとなる。本発表では、テキストデータの特徴量作成のためのPV-DM手法について説明する。これは語彙についての特徴量作成の拡張という形になっているため、Skip-gram手法も併せて説明する。実際にテキストデータの特徴量の類似度を用いた騰落予測の結果についても報告する。2017)の発展は著しいが、対話システムなどの理解が必要とされる分野の研究は進んでいない。2013)、言語の意味につながる構造を意識したモデルが軽視されている背景が考えられる。指して、文法や辞書などを事前知識としてモデルに組み込む手法を開発している。日本語の語順は比較的自由であり、意味の単位は用言と格助詞によって与えられる。従来の実装では、曖昧さの残る表現に対応するために、深層格を細かくする必要があり、適切な粒度で維持・管理するには大きなコストがかかる。利用し、その適用範囲を自ら広げることのできるシステムが望まれる。本発表では、我々の研究で開発中のシステムを用いて、歴史の文章の解析を試みた結果を報告する。辞書や、大規模なコーパスを用いて訓練されたモデルによる事前処理がなくとも、言語の解析が可能となることも示す。システミックリスクと呼ばれるリスクの定量化手法は近年数多く研究されている。評価する際の指標として広く合意を得ているものはない[1]。これは他の金融リスクと異なり、このリスクが複数の金融機関を対象としたものであることに起因する。システミックリスクの顕在化は、個別の金融機関の健全性の悪化などに端を発するもので、金融システム全体での大規模な不況を引き起こす。このリスクを評価するため、顕在化への寄与と損失、そして顕在化へ至る構造の変化などを評価することが求められる[2]。本発表ではHawkes過程を利用したシステミックリスク評価指標を提案することで、各金融機関のリスクへの寄与およびリスクに対するバッファー(損失に対する準備)を求める。変化点検出を利用することで、リスク顕在化を引き起こす金融構造の変化を考慮し、より現実的にリスクを評価する。近年,メタボロームデータを用いた疫学研究は,慶應義塾を始めとする多くの研究機関で進められている。メタボロームとは,生体内の細胞や組織において,代謝(生体内で起こる生化学反応)に伴い生成されたり使われたりする物質のことであり,メタボローム同士は互いに複雑な関係で結びついている。そのため,メタボロームデータを解析する際には,本来であればメタボローム間の構造・関係性を考慮した解析を行うべきであるが,実際にはそのような解析は未だ行われていないようであり,解析手法に関する課題は山積している。本発表では,まず仮説間の構造・関係性を考慮した多重検定の手法の一つであるゲートキーピング法を紹介したのち,先行研究の解析方法の問題点を挙げ,最後に実際にメタボロームデータを解析した結果を説明する。Algorithmを用いて有向非巡回グラフの構造を学習させたが、その際に条件付き独立性の検定を行うステップがある。条件付き独立性の検定は条件付き相互情報量を用いて行うが、それを計算することは出来ないので推定量を考える必要がある。本発表では、Algorithmの説明および相互情報量の推定量の紹介をおこなう。抗癌剤の効果を調べる臨床試験では、決められた時点において患者に投与した治療薬の効果がないと判明した時、試験を途中で停止することがある。Rule)の推定により試験の継続/停止を判断する手法がその一つである。この手法では、複数の層に患者を割り付けて行う臨床試験において、ある層の真の奏効率を他の層の結果も用いて推定する。これを情報借用と呼ぶ。本発表では、奏効率の推定において全ての層で情報借用を行うEXモデル、一部の層の推定で情報借用を限定するEXNEXモデルを紹介した上で、実データの分析結果から今後の課題について考察する。本発表では適応型学習のための、学習モデルと推薦方策を提案する。コンピュータの発達した現代においては、学習者の能力に応じて問題を出題することが可能である。