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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
    特任准教授 清水 昌平
    Specially Appointed Assoc. Prof.
    S . SHIMIZU

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、大規模データが示す規則性を知識として効率よく発見する手法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データマイニング、知識発見
  2. 2.データ分布の非ガウス性に基づく統計的因果推論
  3. 3.離散凸最適化に基づく機械学習・データマイニング
  4. 4.グラフデータに関するデータマイニング、及び機械学習

図・グラフ

  • Fig.1
    完全探索によるグラフ構造データマイニング
    Data Mining from Graph Structured Data using a Complete Bottom Up Search
  • Fig.2
    グラフ構造データマイニングによる分類器構築
    Classifier Construction using Structured Data Mining

紹介ビデオ

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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
    特任准教授 清水 昌平
    Specially Appointed Assoc. Prof.
    S . SHIMIZU

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、大規模データが示す規則性を知識として効率よく発見する手法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データマイニング、知識発見
  2. 2.データ分布の非ガウス性に基づく統計的因果推論
  3. 3.離散凸最適化に基づく機械学習・データマイニング
  4. 4.グラフデータに関するデータマイニング、及び機械学習

図・グラフ

  • Fig.1
    完全探索によるグラフ構造データマイニング
    Data Mining from Graph Structured Data using a Complete Bottom Up Search
  • Fig.2
    グラフ構造データマイニングによる分類器構築
    Classifier Construction using Structured Data Mining

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