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高次元ガウス型グラフモデルにおける一様推論

(UNIFORM INFERENCE IN HIGH-DIMENSIONAL GAUSSIAN GRAPHICAL MODELS)

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田中専務

拓海さん、最近「高次元のグラフモデルで一様推論が可能になる」という論文の話を聞いたのですが、現場でどう役に立つのかピンと来ません。要するに何ができるようになるのですか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!簡単に言うと、この研究は多数の候補(エッジ)を同時に検定して信頼区間を作れるようにするものですよ。ポイントは三つです:一、多数のターゲットを同時に扱える。二、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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