研究紹介：叶 秀彩氏（数理アルゴリズム分野）、福地 一斗氏（セキュリティ・プライバシー分野）
セミナー
日時：２０２２年９月１５日（木） 16:00～17:00
場所：オンライン会議（Zoom Meeting）
❑研究紹介・・・・数理アルゴリズム分野 叶 秀彩
「Multiview Network Embedding for Drug-target Interaction Prediction」
概要：Drug-target interactions (DTI) prediction aims to identify new targets for existing drugs, which can significantly reduce the time and cost required for drug repositioning and drug discovery. We develop a computational framework based on multi-view network embedding for DTI prediction. Our framework uses a network embedding model to learn the feature representations of drugs and targets, and then adopts matrix completion scheme to predict the potential DTIs based on drug and target features, respectively. Experimental results on two public datasets show its effectiveness for DTI prediction.
❑研究紹介・・・・セキュリティ・プライバシー分野 福地 一斗
「機械学習における公平性と統計的学習理論」
概要：機械学習を使ったシステムが広まっている一方で、機械学習モデルによってシステムが差別的な振舞いを行う可能性が問題となっている。実際に、再犯予測、雇用、与信などといった人の生活に関わる重要な決断において、機械学習が不公平な振舞いを行うことが報告されている。このような問題から、学習した機械学習モデルが公平になるような機構をもった機械学習アルゴリズムの開発が進められてきた。本公演では、機械学習における公平性の基本的な考え方から始まり、近年の公平な学習に対する統計的学習理論の紹介を行う。