日本データベース学会の皆様、
筑波技術大学の渡辺です。
最強データベース講義のご案内です。
明後日2/22に学習院大学の白田先生による講義
「機械学習回帰における Shapley
値の活用法」
です。
実は昨年DEIM2022にて開催されたチュートリアルで白田先生の講義
「機械学習回帰におけるShapley値の理論説明と事例紹介」
https://event.dbsj.org/deim2022/post/tutorial.html#tutorial_2
が大変好評でして、この動画を最強DB講義でも掲載させていただいたのですが
改めて最強DB講義としてご講義いただきたいとお願いし、この度の講義となりました。
チュートリアルで話された内容だけではなく、聴講者によりわかりやすく事例も含め
お話しいただけるとのことです。
私自身も大変楽しみにしております。ぜひご参加ください。
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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．