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柴田祐樹 助教

柴田祐樹 助教

柴田祐樹 助教

データマイニング/情報推薦/人工知能/機械学習/最適化

膨大なデータが得られたとして, そこから有意義な情報を抜き出すことが近年 のトレンドとして挙げられます.しかしながら,データがたくさんあれば何かしらの解析手法により知見が得られるという保障はなく,実際にはデータに対するある程度の事前知識が必要とされることがほとんどです.例えば情報推薦における有名な手法,協調フィルタリングでは,似たユーザ同士は似たアイテムを選択する傾向があるという前提に基づき,ユーザがアイテムを評価した履歴のみから,アイテムの内容的情報なしに適切なアイテムを推薦することができます.このような前提知識を基にデータを解釈する枠組みは数理モデルと呼ばれ,その中でも特に確率モデルに注目し,現在普及している多くの手法が確率モデルにより統一的に記述でき,より現実のデータに適したモデルを構築できるだろうとの観点から研究を行っています.
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