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HOME > 研究紹介 > 第1研究部門(情報・量子科学系) > 知能推論研究分野(鷲尾研)

知能推論研究分野(鷲尾研)

Department of Reasoning for Intelligence

スタッフ

  • Photo
    教授 鷲尾 隆
    Prof.
    T. WASHIO
  • Photo
    准教授 河原 吉伸
    Assoc. Prof.
    Y . KAWAHARA
  • Photo
    助教 原 聡
    Assis. Prof.
    S. HARA

研究内容

情報通信ネットワークやセンシング技術の発達によって、様々な科学・社会分野で大規模データが収集・蓄積されつつある。人間はこのようなデータが表す事実に基づいて推論や学習を行い、新たなものを創造する。しかし、人間の情報処理能力には認知的・生理的な限界があり、非常に大量のデータから短時間に有意義な知識を導き出すことは難しい。当分野では、一般的な数学的制約や統計的探索機構を用いて、大規模データから規則性を効率よく学習・発見する原理・技術・応用の研究を行っている。

研究課題

  1. 1.大規模高次元データに関する機械学習・データマイニング
  2. 2.離散凸最適化に基づく機械学習・データマイニング
  3. 3.計測情報処理のための機械学習・データマイイング
  4. 4.因果過程の不変性に基づく統計的因果推論

図・グラフ

  • 離散凸最適化による最適センサ配置の学習
    離散凸最適化による最適センサ配置の学習
  • 計測指向機械学習による高性能センシング
    計測指向機械学習による高性能センシング

紹介ビデオ

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知能推論研究分野(鷲尾研)

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    教授 鷲尾 隆
    Prof.
    T. WASHIO
  • Photo
    准教授 河原 吉伸
    Assoc. Prof.
    Y . KAWAHARA
  • Photo
    助教 原 聡
    Assis. Prof.
    S. HARA

研究内容

情報通信ネットワークやセンシング技術の発達によって、様々な科学・社会分野で大規模データが収集・蓄積されつつある。人間はこのようなデータが表す事実に基づいて推論や学習を行い、新たなものを創造する。しかし、人間の情報処理能力には認知的・生理的な限界があり、非常に大量のデータから短時間に有意義な知識を導き出すことは難しい。当分野では、一般的な数学的制約や統計的探索機構を用いて、大規模データから規則性を効率よく学習・発見する原理・技術・応用の研究を行っている。

研究課題

  1. 1.大規模高次元データに関する機械学習・データマイニング
  2. 2.離散凸最適化に基づく機械学習・データマイニング
  3. 3.計測情報処理のための機械学習・データマイイング
  4. 4.因果過程の不変性に基づく統計的因果推論

図・グラフ

  • 離散凸最適化による最適センサ配置の学習
    離散凸最適化による最適センサ配置の学習
  • 計測指向機械学習による高性能センシング
    計測指向機械学習による高性能センシング

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