鈴木研究室  紹介

山形大学 鈴木研究室では，機械学習, 人工知能  の研究を行っています．

データ解析という一般的な枠組みで データの在り方や解析方法が 研究テーマです．
とくに高次元データにまつわる課題を解決し，予測の精度を向上を目指しています．

卒業研究では，文章に興味のある方，文書生成や絵文字の生成，興味のある文書を如何に検索するか，などを行いました．
共同研究として，遺跡の発掘調査，異常値検出，新しい材料開発などのテーマを行いました．

[Keywords]

人工知能，機械学習，自然言語処理，情報検索
高次元データ，,  k近傍法，ハブ，カーネル，距離／類似度尺度，，グラフ

研究概要

近年，以前に比較し物質的に豊かになりました．しかし，情報に関しては，各個人が自由にアウトプットできるようになった反面，必要な情報，欲しい情報に行き着くには，まだまだ，技術的にチャレンジングな課題です．

私は，技術面，応用面から，大規模なデータに対する理解，手法の構築を試みています．

具体的には，

１．数理科学的アプローチにより，データ構造の理解，活用に向けた取り組みを行なっています．

高次元データに現れる現象を，グラフなどを活用し，類似度／距離尺度を工夫することで取り組んでいます．

２．自然言語で蓄積されたデータをどのようにしたら，再利用しやすいか．

テキストなどに書かれた自然言語は，その複雑な構造から，機械のみでは扱いにくいと考えています．

人と機械がそれぞれ得意な部分で補いあい，使いやすいデータとなるような試みを行っています．