| 体系的番号 |
JPMJBY24D1 |
研究代表者 |
坂上 晋作 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 特任研究員
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2025 – 2030 (予定)
|
| 概要 | 汎用的な意思決定の数理モデルである離散最適化は、現実の傾向を柔軟に捉える技術である機械学習と融合され、その活躍の幅を広げています。しかし、離散最適化と機械学習の融合を理解するための理論は、未だ十分には発展していません。本研究では、離散最適化の強力な国産技術である離散凸解析と平均感度解析に着目して融合の理論的な理解を深め、その理解を土台にAIの適切な利活用を支える理論基盤を築くことを目指します。
|
|---|
