地域/情報研究室

6/21 第5回学生ゼミが開講されました！

今日は武田くん(B4)が、「パターン認識と機械学習」（C.M.ビショップ，2012）の第3章「線形回帰モデル」の3.1 線形基底関数モデル と3.2 バイアスーバリアンス分解 について発表してくれました。

武田くんのわかりやすい説明をもとに、洗練されたモデルの基礎となる線形モデルについて、幾何学的な視点や式展開から理解を深めました。

次回は、私大野(B4)が、より実用的なアプローチとなる線形モデルのベイズ的な取り扱いについて発表します！

Today, Takeda (B4) presented sections 3.1 “Linear Basis Function Models” and 3.2 “Bias-Variance Decomposition” from Chapter 3 “Linear Regression Models” of “Pattern Recognition and Machine Learning” (C.M. Bishop, 2012).

With Takeda’s clear explanation, we deepened our understanding of linear models, which form the basis of sophisticated models, from both geometric perspectives and through formula derivations.

Next time, I, Ono (B4), will present on the Bayesian treatment of linear models, which offers a more practical approach!

投稿者 | 大野(B4)

昨日6/20（木）に今年3月に修士課程を修了されたOBの片山さんが研究室を訪ねてくださいました。
数ヵ月ぶりにお会いすることができ、懐かしかったです。
片山さんと同学年で現在地震研所属の稲福さんと、研究室で夜ご飯を食べて行かれました。また、名刺作成が間に合っていないとのことで、手書きで名刺を作成していただきました。
また、機会がありましたらお越しください！

Yesterday, Katayama-san, an alumnus who completed his master’s course in March this year, visited our laboratory.
It was a nostalgic experience to see him for the first time in several months.
Katayama-san and Ina-san, who is in the same year as Katayama-san, had dinner together in this lab. He also told us that he had not made his business card in time, so he made his business card in his handwriting.
Please come again when you have a chance!

投稿者｜嶋野 (Shimano)

6/14 金曜日に第4回学生ゼミが開催されました．

「パターン認識と機械学習」（C.M.ビショップ，2012）の第2章「確率分布」から，2.4 指数型分布族，2.5 ノンパラメトリック法について，B4の臼杵さんから発表がありました．

K近傍法における質的変数の扱いや，定数分布を事前分布に設定することの問題点，無情報事前分布とパラメータの設定などに関して質問があり，議論が交わされ，実りある時間となりました．

次回は3章「線形回帰モデル」から，3.1 線形基底関数モデル，3.2 バイアス-バリアンス分解について扱います．

The 4th student seminar was held on Friday 14 June.

Mr. Usuki (B4) gave a presentation on 2.4 Exponential distribution families and 2.5 Nonparametric methods from Chapter 2 “Probability distributions” of “Pattern recognition and machine learning” (C.M. Bishop, 2012).

There were questions and fruitful discussions on the treatment of qualitative variables in the K-nearest neighbour method, problems in setting the constant distribution as a prior distribution, uninformed prior distribution and parameter setting, etc.

The next session will deal with 3.1 Linear basis function models and 3.2 Bias-variance decomposition from Chapter 3 ‘Linear regression models’.

投稿者 | 武田( Takeda)

—————-The English version follows—————-

6月6日(金)に開催された第53回国土地理院報告会に、学生一同参加してきました。

この報告会では、国土地理院からの取組報告に加え、本研究室の布施孝志教授が「次世代地理空間情報に向けて」と題して、特別講演を行いました。

特別講演では、「現実空間、デジタル空間、そしてその両者の相互関係において、今後空間情報がどのように扱われ、どんな役割を担っていくのか」という内容のお話であり、大変勉強になりました。

国土地理院の報告では、令和６年能登半島地震における国土地理院の災害対応や、近年の測量に関する動向について学ぶことができました。

報告会の後は、布施先生と学生で酒食を共に楽しみ、大変実りのある一日となりました

On Friday, June 6, the students participated in the 53rd debriefing session of the Geospatial Information Authority of Japan(GSI).

In the session, Professor Takashi Fuse of our laboratory gave a special lecture titled “Toward the Next Generation of Geospatial Information.

The special lecture was very informative, as he talked about “how geospatial information will be handled and what role it will play in the future in terms of real space, digital space, and the interrelationship between the two.

In the GSI’s debriefing, we learned about the GSI’s disaster response to the Noto Peninsula earthquake of 2024, as well as recent trends in surveying in Japan.

After the meeting, Dr. Fuse and the students enjoyed a dinner and drinks together, making it a very fruitful day.

投稿者|小林(Ken Kobayashi)

5/31(金)に第2回学生ゼミが開催されました。

今回は「パターン認識と機械学習」（C.M.ビショップ，2012）の第2章「確率分布」のうち，2.3.3〜2.3.9の範囲についてM1の下田さんから発表がありました。

数式が多く登場する範囲ということもあり、1人で読んでいるときは式を追うのが難しかったですが、式変形を丁寧に説明してくださり、とても分かりやすかったです。また発表後には、それぞれの節の計算が何を目的として行われているのかを整理することが出来てとても勉強になりました。

次回は第2章「確率分布」の2.4~2.5を扱う予定です。