ゴールデンウィーク特別編として、いつもの金曜配信とは別でエピソードを公開します。通常の金曜配信もあります。【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]【今回の内容】このエピソードでは、東京理科大学の薗部成輝さんをゲストに迎え、薗部さんが公開されている論文（Sampling from Density power divergence-based Generalized posterior distribution via Stochastic optimization https://arxiv.org/abs/2501.07790）から、Density Power Divergenceを用いた外れ値に頑健なベイズ推定・サンプリング手法について掘り下げます。薗部さんの研究テーマを通して、計算コストなどの問題を解決する新しいサンプリングアプローチ (Loss-Likelihood Bootstrap with SGD)を探ります。また、DPDベースの事後分布や一般化ベイズ法の位置づけ、サンプリングにおける課題や将来展望について議論します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-1e9a9bc7146f80739fa1c0e9a41a1239?pvs=4【ゲスト】◯薗部成輝さん東京理科大学創域理工学研究科情報計算科学専攻修士２年X：https://x.com/sonobayes公開されている論文：https://arxiv.org/abs/2501.07790論文について：https://x.com/sonobayes/status/1879398455958987263【出演者】◯酒井彰Nospare Student Community 運営筑波大学博士課程X：https://x.com/simplesho_CLTHP：https://shoshohh.github.io/◯上野孝斗滋賀大学博士後期課程X：https://x.com/uenotakatoLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/sttstc/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community について：https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム：⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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