資料科學與應用實驗室 研究方向著重在應用與開發相關的人工智慧技術將各種不同領域之結構化與非結構化資料（包含文字與影像）進行有效的處理、分析與探勘，︁其中包括研發資料前處理與淨化技術以提升資料品質、改善資料探勘流程、開發先進探勘技術等等。

相關技術的應用與開發包含：

• 特徵選取與特徵萃取

• 案例選取與異常值偵測

• 遺漏值填補

• 資料重採樣與資料增強

• 監督式與非監督式機器學習

• 深度學習

• 集成式學習與多模態學習

應用領域範圍包含：

• 財務危機預測(如破產預測與信用評等)

• 股價預測

• 醫療資料探勘

• 其他各種類別不平衡資料探勘 (如網路入侵偵測、舞弊偵測、假新聞偵測、軟體缺陷預測等等)

• 各式產業之結構化與非結構化資料探勘

目前實驗室成員包括指導老師、博士生1名、碩士一般生8名與碩士在職生10名。