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機械学習は、さまざまな分野で高い予測性能を実現しています。しかし、精度が高いだけで、「本当に使える」と言えるでしょうか。
本研究室では、機械学習を現実世界で信頼して活用するための方法論を、基礎から応用まで幅広く研究しています。
学習原理の解明
機械学習がなぜ高い性能を示すのか、どのような条件で不安定になるのかを、理論と実験の両面から明らかにします。
実世界制約への対応
限られた計算資源、データのノイズや欠損、分布変化や悪意ある攻撃の存在、動作保証の必要性など、非理想的な条件下であっても適切に機能する手法を研究します。
挙動解析と知識発見
予測結果を得るだけでなく、モデルが捉えた特徴や規則、データに潜む構造を、人間が理解・検証できる形で明らかにする方法を研究します。
システム設計
AIモデル単体だけでなく、評価・監視・人間の介入・更新まで含め、高い信頼性が求めれる状況下でも継続的に利用できるシステムの設計方法を研究します。
上記のもの以外にも、皆様の興味のある自由なテーマを提案いただき、一緒に研究することも歓迎です。
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