タイトル：機械学習により得た時間発展モデルの力学系解析
講演者名：中井 拳吾 氏（岡山大学学術研究院 環境生命自然科学学域 講師）
概要：リザーバーコンピューティングと呼ばれる時系列データの機械学習手法が決定論的ダイナミクスの時系列予測に有効であることがわかってきた。我々は実際の気象データに応用し、気象分野で用いられる物理モデルの予測性能を超える時間発展モデルの構成にも成功している。本講演では、リザーバーコンピューティングにより得た時間発展モデルが、背後の力学系構造をどの程度再現できるかを紹介する。また、偏ったデータを学習して得た機械学習モデルによる再現性についても紹介する。
- 日時
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2024年9月13日（金）18:00～20:00
- 場所
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オンライン開催のみ
- 参加費
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無料 （事前参加登録要↓）
- 主催
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大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
- 共催
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HRAM 日本応用数理学会 D-DRIVE全国ネットワーク
- web 参加事前登録
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https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=79
- 問合せ先
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大阪大学 数理・データ科学教育研究センター 鈴木 貴
suzuki@sigmath.es.osaka-u.ac.jp