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2024/07/16

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【実施報告】7/11に『統計的機械学習のエッセンス』と『モンゴルの歴史・自然を空から見る：ドローンを用いた画像分析の可能性』をテーマとしたDSCaféを開催しました

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2024年7月11日に開催されたデータサイエンスカフェ（DSCafé）は、2部構成で行われました。第1部では、山形大学の安田先生による「統計的機械学習のエッセンス」、第2部では、ロペス先生と中村先生による「モンゴルの歴史・自然を空から見る：ドローンを用いた画像解析の可能性」のご講演がありました。 第1部「統計的機械学習のエッセンス」 安田先生のご講演では、統計的機械学習について初学者向けにわかりやすくご解説いただきました。統計的機械学習は、確率モデルと機械学習を組み合わせたもので、確率・統計理論を基にデータサイエンスを行うための考え方です。講演では、AIの基本概念や確率論の基本事項の解説から始まり、統計的機械学習では入力データが一部欠損している場合でも予測可能であること、逆問題の解決における優位性などについて具体的な例を挙げて紹介されました。 第2部「モンゴルの歴史・自然を空から見る：ドローンを用いた画像解析の可能性」 第2部では、ロペス先生と中村先生が、モンゴルをフィールドに行ったドローンを用いた研究についてお話しされました。ロペス先生は、モンゴルの森林に関する気候変動や山火事、農業などの影響を把握するためにドローンを用いた画像分析の手法を紹介されました。ドローンを用いた効率的な森林の調査を行う手法の確立に向け，日々研究が進められている様子を実際の画像を交えてご紹介いただきました。中村先生は、清代に多数建てられたモンゴルの寺院に関する研究を発表されました。文献や地上での調査だけでは不明な点が多いことから、ドローンを用いて寺院の特徴や傾向を調査する手法をご紹介いただきました。ドローンでの撮影写真は，風化していく寺院の風景や記憶のアーカイブとしての役割のみならず、新たな構造や特徴の発見にも繋がっているそうです。 　 当日の参加者は、会場に11名、オンラインに27名、総勢38名でした。次回のDSCaféは7月19日に「配列データ」と「Kaggle」の２つをテーマに開催する予定です。皆様のご参加をお待ちしております。 左上：講演会場、右上：安田先生、左下：ロペス先生、右下：中村先生

2024/06/18

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【DSCafé】7/11開催！　キーワードは『統計的機械学習』と『ドローン×モンゴル』

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2024年7月11日のデータサイエンスカフェは2部構成で行います。第1部は工学部の安田先生による「統計的機械学習のエッセンス」、第2部は人文社会科学部の中村先生と農学部のロペス先生による「モンゴルの歴史・自然を空から見る：ドローンを用いた画像分析の可能性」をご講演いただきます。 第１部　統計的機械学習のエッセンス　 講演概要：統計的機械学習＝確率モデル＋機械学習。確率・統計理論をベースにデータサイエンスするための考え方です。確率モデルは普通の確定的なモデルを超えたポテンシャルをもっていますので、うまく使いこなせれば、数多くの成果を引き出すことができるでしょう。ただ、少々気難しいモデルでもありまして、「うまく使いこなす」ために骨が折れることがあります。統計的機械学習の光と影、少し皆様と共有できればと思います。 第2部　モンゴルの歴史・自然を空から見る：ドローンを用いた画像分析の可能性 講演概要：モンゴルをフィールドにドローンを用いた研究の可能性を探ります。歴史学では、文献だけでは不明な点が多い清代の地方寺院を対象に、ドローンの画像からわかる特徴とその意義を考えます。森林学では、シベリア針葉樹林の南境にあたるモンゴル国の森林を対象に、ここ数十年の気候変動による影響、蒸発量の増加と永久凍土の融解に伴う水循環の動態、さらには乾燥状態で起こる山火事と昆虫の発生の動態などを、ドローンを用いて分析します。 PDFを見る お申込み 開催日時　　　　　2024年7月11日（木）17時30分～19時00分（開場：17時15分）第１部統計的機械学習のエッセンス　安田宗樹教授（山形大学大学院理工学研究科・情報・エレクトロニクス専攻）第２部モンゴルの歴史・自然を空から見る：ドローンを用いた画像解析の可能性中村篤志教授（人文社会科学部）、LOPEZ CACERES Maximo Larry教授（農学部）会場データサイエンス多目的ホール（山形大学理学部2号館5階511教室）オンライン（Zoom）定員対面会場：30名（先着順）／オンライン：300名迄／見逃し配信（期間限定）参加費無料対象学生（高校生、大学生）、教職員、一般申込方法7月10日（水）までに申込フォームからお申し込みください注意事項・会場申込多数または情勢により、オンライン参加に変更をお願いする場合があります。・本学にお越しいただく際には、公共交通機関や近隣の有料駐車場などのご利用をお願いします。（近隣施設や店舗には駐車いただかないようお願いいたします。）・会場参加をキャンセルされる場合は、申し込みフォームから変更するか、事前にご連絡ください。・当日ご都合が合わない方のために、期間限定の見逃し配信予定です。ご希望の方は申し込みフォームからお申し込み下さい。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail: yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp※［at］を@に変えて送信下さい