【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]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、筑波大学大学院サービス工学プログラムの長谷川弘貴さんをゲストに迎え、自身が優秀ポスター賞を受賞した日本応用数理学会での発表内容を基に、位相的データ解析（TDA）について深く掘り下げます。まず、日本応用数理学会の魅力について探ります。本学会は純粋な統計理論よりも「数学をどう応用するか」という実務家目線が強く、企業の参加者が多くみられます。また、学生は早期登録で参加費が無料になり、若手にとって魅力的な学会である点についても議論します。長谷川さんの研究テーマを通して、トポロジー（相機科学）の基本概念、すなわちコーヒーカップとドーナツの類比で語られる「穴」に着目する考え方、穴を代数的に定量化するホモロジー、そしてTDAの中核的手法であるパーシステントホモロジーの仕組みを探ります。特に、長谷川さんが公共施設の座標データへのTDAの応用を解説します。この手法は、最適化計算のように人口や道路といった全ての制約条件を回す必要がなく、座標データのみからサービス提供の穴（カバーできていない危険な地域）を特定できる点が優れています。さらに、地理的制約（山や海など）を考慮しながら距離の計算を変形し、意思決定に役立つ視覚化（スコア付けと図による可視化）を行うことが可能です。TDAがノイズに対して頑健であることを示す安定性定理が確立されて以降の、実社会での活用事例（金融データ解析、タンパク質構造、アメリカのスタートアップAyasdi、富士通やソフトバンクなどの企業による取り組み）についても議論します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-41-TDA-w-275a9bc7146f800082aadbec1419199c?source=copy_link【ゲスト】◯長谷川弘貴さん筑波大学修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home【出演者】◯酒井彰筑波大学博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/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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