馬場研究室では，データサイエンス・機械学習を用いた研究を行います．そのため，研究の題目に関してはあまり問いません．どのようなデータからどんな答えを得たいかが大事です．
データサイエンスとは，様々なデータから有益な知識を引き出すことにあります．機械学習はそのアプローチの一つでデータからパターンを抽出することです．
主体的に取り組める学生
研究では，調査やプログラムの作成など自分自身でやらなければならないことが多数あります
楽しめる学生
研究は楽しめないと続きません．自分が楽しめる研究テーマにしましょう
時間や約束を守れる学生
自分自身ですべてできるなら良いですが，周りの人に手伝ってもらうことも多いです．約束や時間は守りましょう
ゼミに無断欠席するなどという学生は論外です
定員数を超える場合には，事前に相談があったか，単位取得状況，出席状況，GPAなどから総合的に判断し決定します．
機械学習を用いたテキストのMBTI性格分類
機械学習の画像認識による有毒植物の判別
機械学習を用いた自動車メーカーの評価と消費者選好分析
ウェアラブル端末のデータを用いた機械学習によるストレス推定
ユークリッド距離を用いた衣服類似検索
画像認識を用いた野菜の葉の病気検出
生成AIの作画表現の特徴に関する研究
ジャンルごとの関係性とレビュー内容に基づくゲーム推薦
有価証券報告書を活用したテキスト分類モデル作成および業績予測アプリの開発
テキストデータの極性判定における気象情報の影響の調査
機械学習を用いた釣果予測システムの構築
k-meansを用いたクラブミュージックのジャンル分類
SNS を利用した流行予測の方法の検討
機械学習による自動作詞・作曲システムの開発
捨て牌の画像を用いた画像分類による麻雀の捨て牌危険度推定に関する研究
カウンセリングテキストの単語間距離比較の検証
プレイヤ状態に基づく強化学習によるローグライクゲームの動的難易度調整
機械学習を用いた顔画像からの年齢推定の研究