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九州大学　マス・フォア・インダストリ研究所

学部：理学部数学科

大学院：マス・フォア・イノベーション連係学府数理学府数理学専攻

〈機械学習・説明可能AI〉

機械学習と説明可能AIを研究する研究室。

説明可能AI機械学習時系列データマイニング

教師なし学習のしくみの図 — ※イメージ画像です。研究室で撮影したものではありません。

About研究室について

AIの判断を、人が解釈できるように。

山口晃広教授は、機械学習、説明可能AI（XAI）、解釈性、時系列データマイニングを研究テーマに掲げています。
時系列データを分類するAIについて、その判断を人が解釈できるようにする手法を研究しています。
九州大学のマス・フォア・インダストリ研究所リエゾン戦略部門に所属しています。

用語の説明

説明可能AI: AIがなぜその判断を下したのかを、人が理解できるようにする技術。英語名の頭文字からXAIとも呼ばれる
時系列データマイニング: 時間の順に記録されたデータから、特徴的なパターンや規則を取り出す研究

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Research研究テーマ

機械学習、特に時系列データを扱う手法を、説明可能AI（XAI）の観点から研究しています。研究テーマには、解釈性と時系列データマイニングも挙げられています。

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Members教員

教授山口晃広

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先輩の評価（0人）

研究実績

学内の研究にじっくり学会・論文でどんどん発表

テーマの自由度

先生がテーマを用意自分でテーマを決める

指導の手厚さ

自由にやらせるじっくり指導

研究資金

工夫してやりくり設備・資金が潤沢

メンバーの仲

それぞれ黙々とわいわい仲良し

研究全体の忙しさ

研究にどっぷり時間にゆとり

コアタイム-

研究室のミーティング-

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トップの画像：「Unsupervised-Learning」 Rakshath／CC BY-SA 4.0（トリミング）
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関連する研究室（数値解析・数値流体力学（田上大助））：「AbsoluteErrorNumericalDifferentiationExample」 Berland／パブリックドメイン（トリミング）

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