動的治療計画と強化学習：最近の動向Ⅲ

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概要

生物統計の分野では個人化医療の内容で被験者の全軌跡データから動的な治療計画(Dynamic Treatment Regime)を求める研究が盛んになっている.　今回の講座では強化学習の基礎を復習しながら，特にモバイルヘルス，生存アウトカム，近似最適ポリシーやその他の最近の提案について詳解したい．本講座は方法論の考え方を紹介して，理論的な整合性・限界に焦点を当てる．そのため一般化線形モデル，傾向スコア－，逆確率重み付け，SVM，Q関数などの基本的な予備知識があることが望ましい．

開催要項

日　時 2022年8月26日（金）13：30～16：30 （講義内容により、終了時間が少々伸びる可能性があります。）
会　場・定　員 Webで開催・定員250名（予定）
講　師 江口 真透 特任教授（統計数理研究所）
参加申込 本講座の申込受付は、Peatix Japan(株)のシステム上で行います。下記リンクをクリックすると同社のサイトに移動します。お申込にはPeatix Japan(株)のシステムにアカウントの登録が必要です。

Peatixでの募集開始：

2022年6月8日（水）11:00～ （予定）　（お申し込みは こちら からです。）

※定員に達し次第、お申し込みを締め切らせていただきます。
※取得した情報は、当該講座への登録及び受講に関する連絡や、企業や個人を特定できない形で弊所講座・教材等の企画立案等のために利用することがあります。Peatix Japan(株)のシステムにアカウントを作成する際に入力する情報については同社のポリシーに従うものとします。

参考書

・Chakraborty, B., and E. E. Moodie. Statistical methods for dynamic treatment regimes. New York: Springer, 2013.
・Sutton, R. S., and Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press.