教育
教育方針について
私たちのラボは、機械学習とデータマイニングの研究をしています。
研究を山登りに例えるなら、誰も知らない山の頂上を定め、エッチラオッチラと登頂を目指します。
また、その記録を記述し、世に公開することで1つのサイクルとなります。
では今から山に登ってくださいと言われても多くの人は途方にくれると思います。そのため、まずは練習を兼ねて1つの山を登るハイキングを行い、研究のサイクルを体験してもらいます。そのあとは、興味や関心を元に自分の山を定めて、自由に挑戦をしてもらえればと考えています。
研究方針について
機械学習とデータマイニングは人工知能研究の1分野ですが、私たちは、確率・統計、そして線形代数などをベースとした数理モデルを題材にしています。
私たちはデータ解析の課題として、新たなモデルの提案から、今まで未解決とされている問題への挑戦、また、実世界で計測されるデータ解析の実現まで、幅広く扱っています。
多くの場合は、社会における技術の必要性をさまざまな時間尺度で捉え、問題を設定することがあります。
基礎研究と応用研究について
基礎的な技術の研究と技術の応用を行いフィードバックを得るサイクルが重要です。
サイクルを全て回すには長い時間が掛かりますので、一人はいずれかの段階の課題に取り組み、チームとしてサイクルを回せていきたいと考えています。
下の図はサイクルをイメージしたイラストです。家が背景の部分では、ひとりひとりが新たなモデルを開発します。
雲が背景の部分は社会との接点になっていて、新たなモデルがさまざまな場面で活躍しています。技術が役に立つこともあれば、失敗することもあります。
その経験から新たなヒントや知見を得て次のモデルの開発へと繋げる必要があります。また、社会における具体的な問題を解決しようとする時には、情報学の培ってきた伝統的な技術で十分な場合もあります。
基礎研究
新しいものをつくる
応用研究
新しいことをつくる
つくったものを
試しにいく
できないこと
・見つけたことを
持って帰る
