[SG11]理学におけるデータ科学実践:機械学習で自然科学を読み解けるか

[SG11]理学におけるデータ科学実践:機械学習で自然科学を読み解けるか

 

企画名

理学におけるデータ科学実践:機械学習で自然科学を読み解けるか

参加教員

教員名 所属 職名
中野 直人 理学研究科 連携講師
余田成男 地球惑星科学専攻 教授
その他調整中    

関連専攻

専攻名  
数学・数理解析
物理学・宇宙物理学
地球惑星科学
化学
生物科学
●:参加教員の専門分野(所属専攻)・学生を募集する主な分野(専攻)
○:学生・教員から希望があれば参加可能な分野(専攻)
 

実施期間(開講曜日・時間等)

年度・期 開講曜日 時間 場所
平成30年度・通年 未定(月1・2回) 未定 未定

企画要旨・目的

実験や観測からデータを取得してそれを解析することは,自然科学のいずれの分野においても普遍的に必要とされることである.昨今は機械学習などのデータ科学的手法が発達し,計算機能力の向上に伴い,様々な目的でデータが潜在的に持つ情報の抽出が試みられている.しかし,実際の理学研究においてもこれらの手法はどこまで有効なのであろうか.本SGでは,データ科学的手法を簡単なものから習得して,データ科学を身近なものにすることを目的とする.さらに,既存手法との比較による再確認,既存手法では得られない新たな理解,ここで学ぶ新しい手法ではできないこと,手法の数学的構造,などを整理することで,各手法の本質の理解を目指す.

具体的なSGの進め方としては,まず各手法の大まかなサーベイを行ってデータ科学を俯瞰した後,サンプルデータで手法に慣れるようにする.その後,数名ごとの班に別れて機械学習的手法を実践する.各自が実習課題を持つこととし,月に1・2回のペースで結果を持ち寄り全体で議論をおこなう.数学的構造について検討し,手法の改善や対象範囲を理論的に整理する班も設置可能とする.解析に用いるデータは,各自の研究に関わるデータを持ち寄るか,興味のある分野のデータの提供を受けるなどする.本SGでは機械学習の手法に主眼をおくため,RやPythonを用いて実習を行うが,初めのサーベイ時にチュートリアルを行うなど,計算環境の準備も行う.専門分野毎に得意とする理論や手法があるため,本SGを介して専攻横断的に方法論の共有も行えると尚良い.

スタディグループへの登録は締め切りました。
関心のある方は macs *sci.kyoto-u.ac.jp(*を@に変えてください)までご連絡ください。

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