活動目的・内容

昨年度に引き続き、Desolnaux と Mumford の Pattern theory をテキストとしてセミナーを行う。この本の主軸は、「文字列から文章を読み取る」「音声データから音楽を読み取る」などの身近なトピックについて、数理モデルによる分析、そして自動生成を行うことである。主軸のためにどう数理モデルを立てるか、そのために数学や情報理論からどのような概念が必要になるか、必要なアルゴリズムは何か、といった問題を順次取り扱っていく。実際にはトピックごとに章立てされ、章を追うごとに内容が高度になるように設計されている。

このセミナーの目的は、この本の輪講や議論を通じて、数理的な分析の背景にある考え方へ理解を深めることにある。また取り扱うトピックの具体性から、分野を超えた問題意識や知識、思考の共有なども議論を通じて行いたい。

実際の運用としては、まず各自の問題意識の共有、昨年度の復習から入り、その後は参加者の興味に合わせつつ、輪講や演習、論文紹介などを行う。ゆくゆくは最近のモデルについての検討や、自分の研究に活かす試みも目指したい。

活動成果・自己評価

予想以上の少人数制となったため、当初の活動予定からより参加者の興味と知識に合わせた形での実施となった。具体的には以下の通り：

• 前年度でも重点を置いた第一章の内容を石塚が概説する（通年）：情報理論の概念を言語化し、それを通じて一番シンプルな一章の内容をできるだけ理解するように努めた。各自の分野や経験からの問題意識の共有、不明な点の解消などは比較的すぐに行われていた。またこの議論を踏まえて、2月の成果報告会では参加学生が自主的に自分のデータと学習内容を使った分析結果を発表した。
• 個々の研究分野の共有（11月〜1月）：問題意識や基礎的な言語の共有ができたと判断したため、それぞれの研究や問題意識を共有した。
• またセミナーとは別に、中野直人氏（SG11）との共同企画で、データ科学の数理的側面についてのワークショップを開催した。

登録学生が博士三回生のみという構成であったため、当初より演習や先進的な研究に繋げられなかったのは残念である。基礎的な事項の学習を踏まえて言語の共有を図る、という問題意識は十分意義があると考えているが、大学の授業科目などとの差別化やアピールなどをする必要が別にあると感じた。興味関心の共有は昨年度と比較して十分に取り計らうことができたが、まだまだ改善の余地があると考えている。

参加メンバー