下記のとおり、AI So-Go-Chi 研究会を開催いたします。
本研究会では、Dr. Nicolas Schwind（産業技術総合研究所・日本）を講師に迎え、ハイブリッド形式で開催いたします。ご興味のある方はぜひご参加ください。また、関心をお持ちの方々へのご周知もお願いいたします。

日時： 2025年10月30日（水）13:00〜15:00
開催形式： ハイブリッド開催

• 会場： 東北大学 電気通信研究所 本館1階 M153セミナー室
• オンライン (Zoom)
  　ミーティングID：946 6723 1022
  　パスコード：923253

プログラム

Dr. Nicolas Schwind (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan)
Title: From Editing to Learning Boolean Classifiers: A Belief Change Perspective
Abstract:
This talk explores principled ways to modify and learn Boolean classifiers through the lens of Belief Change Theory. Both tasks share the same overarching goal: establishing rational foundations for classifier design.
The first part addresses the problem of editing Boolean classifiers, i.e., determining how a classifier should be modified when new pieces of evidence arise. We introduce rationality postulates inspired by belief revision and present families of edit operators that satisfy these principles.
The second part turns to learning from iterated belief change. We show how improvement operators, a broad class of iterated belief change operators, can define a learning model for binary classification. We present learning and inference algorithms tailored to this framework, along with empirical results that highlight two main insights: iterated belief change provides an effective form of online learning, and the axiomatic foundations of belief change operators open promising perspectives for the study of classification.

皆様のご参加を心よりお待ちしております。