SDGs
連携提案
情報通信技術の飛躍的な性能向上に伴い、これまで人間にしかできなかった知的な情報処理が、コンピュータによって実現できるようになりつつある。本研究室では、人工知能分野の機械学習とよばれる知的データ処理技術に関する様々な研究課題に取り組んでいる。
・学習理論の構築
汎化とは、学習していない未知の状況に対応できる能力であり、コンピュータが知的に振る舞うために不可欠である。本研究室では、主に確率論と統計学に基づいて、汎化能力獲得のメカニズムを理論的に探求している。
・学習アルゴリズムの開発
機械学習分野には、入出力が対になったデータから学習を行う教師付き学習、入力のみのデータから学習を行う教師なし学習、環境との相互作用を通して最適な行動規則の獲得を目指す強化学習など、様々な課題がある。本研究室では、理論的な裏付けを持ちつつ、実用性の高い機械学習アルゴリズムを開発している。
・機械学習技術の実世界応用
インターネットやセンサー技術の発達と普及に伴い、文書、音声、画像、動画、電子商取引、電力、医療、生命など、工学や基礎科学の様々な場面で膨大な量のデータが収集されるようになってきた。本研究室では国内外の企業や研究所と連携し、最先端の機械学習アルゴリズムを駆使して実世界の難問解決に挑戦している。
様々な機械学習タスク
© 杉山 将
