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数理で拓く
統計学習とデータ科学の世界

数理で拓く
統計学習とデータ科学の世界

Taiji Suzuki鈴木 大慈
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鈴木 大慈

[情報理工学院/准教授]

数理で拓く
統計学習とデータ科学の世界

統計学および機械学習に現れる様々な問題に対し数理的アプローチで研究を行っています。確率論や情報幾何学などを用いて手法の提案から理論の構築を行い、さらに実際のデータで分析を行っています。

MAIL
s-taiji@c.titech.ac.jp
HP
http://www.is.titech.ac.jp/~s-taiji/
所在地
大岡山キャンパス 西8号棟W棟 707
主担当系・コース
数理・計算科学系 数理・計算科学コース
研究キーワード
機械学習、統計学、データ解析、数理最適化

統計学 + 機械学習

データ科学は現実世界に溢れるデータから意味のある情報を抜き出し人間の意思決定に寄与させるための方法論です。特に鈴木研究室では統計学と機械学習を中心に,数理的な側面から様々な問題を研究しています。
統計学
統計学はデータ科学の基盤と言えます。ランダム性を持つデータの背後にある構造を推測する手段として,統計学は長い歴史を持っています。強固で美しい理論背景が強みです。
機械学習
機械が賢くなるための方法論です。もともとは人工知能の一分野として発展してきましたが,今は幅広いデータ解析で使われています。計算効率も重要視されており,近年のデータ形式に合った高い実用性が強みです。パターン認識,ロボットの動作学習,広告戦略やウェブデータ解析などの応用があります。
具体的な研究トピック
我々は研究の柱とし「統計理論」「モデリング・データ解析」「計算手法」の三つを掲げています。
  • 1。統計理論
    様々な手法の「良さ」理論的に解明し,新しい手法の構築に還元しています。具体的にはスパース推定,カーネル法,ベイズ推定,情報幾何学といったトピックについて,各種手法の統計的性質の解明および最適な手法の導出などを行っています。
  • 2。モデリング・データ
    解析現実の問題に統計学や機械学習を応用するには,まずデータの振る舞いを統計モデルで記述する必要があります。問題ごとの適切な統計モデリングと,それに応じた解析手法を考案し,実際のデータ解析に用いています。
  • 3。計算手法
    良い推定方法があっても,その計算にあまりに時間がかかっていては実用的ではありません。速く結果を得るための効率的な計算手法を研究しています。多くの機械学習の問題は最適化問題に帰着されますが,単に既存の最適化手法に当てはめるのではなく,必要に応じて新しい手法を考案しています。
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