電子情報通信学会

情報論的学習理論

時限研究専門委員会

[ＩＢＩＳ-ＴＧ]

(情報・システムソサイエティ所属)

平成13年4月1日より発足

委員長 山西 健司(NEC)

設置の目的と活動内容
　情報理論や統計学の分野では，従来よりユニバーサル符号化や統計的モデル選択(AIC,MDL)など，未知の情報源の出力系列から情報源モデルを推測するための方法論が発展しており，人工知能の一分野である機械学習の基礎となっています．一方では，グラフィカルモデル, ニューラルネット、サポートベクトルマシン、ブースティング、Individual Sequence解析といった機械学習における新しい概念が情報理論や統計学に逆に刺激を与えています．また，効率的な学習アルゴリズムをめぐって統計力学や計算理論とも交流が進んでいます．いずれの立場も学習を「情報を最大限に抽出するプロセス」として捉え、様々な角度からの情報論的手法(情報を数理的に扱うという手法)を展開しているといえます。その応用分野としては、データマイニングや知識発見，自然言語処理，画像処理，パタン情報処理，信号処理、生体情報処理などに広く拡大しています．
　本時限研究専門委員会は、「情報論的学習理論」という名のもとで、上述のように機械学習を通じて，情報理論，統計学，統計物理学，計算機科学、応用分野が自由に交流することを促進し、新しい統計的知識情報処理の方向性を模索していくことを目的とします。
　すでに本分野にちなんだ会議「情報論的学習理論ワークショップ：IBIS(Information- Based Induction Sciences)」が過去３年開かれ、本分野は年を追う毎に活性化してきました。主としてとりあげてきたテーマは以下の通りです。

• 知識情報処理における統計的推測の理論（モデル選択理論，予測理論，ベイズ推定， ユニバーサル符号化 等）
• 統計的知識情報処理における計算の理論（計算量統計学，Markov chain Monte Carlo法，平均場近似法，等の効率的計算法 等）
• 統計的知識情報処理の表現系と学習アルゴリズム（Graphical models, ベイジアンネットワーク，ニューラルネットワーク, カーネル法 等）
• 複雑さの理論と学習（確率的コンプレキシティ，Kolmogorovコンプレキシティ，ミニマックス解析 等）
• 学習理論の新しい展開 (アンサンブル学習、非正則系の理論、量子論的能動学習等)
• 情報論的学習理論の応用分野（パターン認識，画像処理，自然言語処理，生体情報処理，データマイニング，テキストマイニング 等）

引続き年に１回の「情報論的学習理論ワークショップ」を開催し、上記のテーマについて学際的な視点で議論を深めると同時に、新しい境界領域の問題を理論、応用両面に渡って検討して行く場を提供していきたいと考えます。この方面に関心ある方は是非御参加下さい。

設置の期間
平成13年4月より平成15年3月まで (2年0ヶ月)

専門委員会構成員(あいうえお順、◎は委員長、○は幹事)

(信学会との)連絡担当者
鈴木譲(大阪大学)
TEL [電話番号削除], FAX [FAX番号削除]
E-mail: [メールアドレス削除]