研究課題
若手研究
本研究では，推定問題のminimax最適性をより詳細に解析する技術の開発を行なった．推定問題のminimax最適性を明らかにすることは、推定問題に対処するための最も効率的な方法を明確にするため、大いに価値がある．この開発の結果として、プライバシー制約および公平性制約が課された推定問題におけるminimax最適性の特性を明らかにした．
machine learning
minimax最適性の理解は推定問題の本質的な難しさを示唆してくれるため，推定がうまくいかない状況を避けたり，実験計画を立てたりする状況で活用できる．本研究では，汎関数推定問題のminimax最適性を解析する技術を開発する中で得られた結果を使って，特に最近社会的要請の強いプライバシー，公平性制約が課された推定問題におけるminimax最適性の特性を明らかにした．
