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原 聡 研究室
機械学習の信頼性と使いやすさに取り組む、アルゴリズムの研究室。

About研究室について
信頼できる機械学習を、アルゴリズムから考える。
原研究室は、
複雑な
こうした
熟練の
用語の説明
- 説明可能AI
- 機械学習モデルが
出した 判断の 理由を、 使う 人が 理解できるように 説明させる 技術 - ブラックボックス
- モデルの
判断の 理由を、 使う 人が 理解できない 状態。 複雑な モデルを 実用する ときの 課題の 一つ - バイアス
- データに
内在する 差別的な 偏り。 例と して 男女差別が あり、 モデルが そのまま 学習してしまう ことが ある
News研究室のお知らせ
量子状態トモグラフィの
論文 (主著は 特任助教)が、 NeurIPS2026 に 採択 修士課程の
学生が、 MIRU2026 で 学生奨励賞を 受賞 教授が、
目黒会賞を 受賞 主成分分析と
スペクトルクラスタリングの 一貫性の 論文が、 AISTATS2026 に 採択
Research研究テーマ
原研究室では、
※イメージ画像AIの判断理由を説明する
複雑な
※イメージ画像モデルの公平性
機械学習モデルは、
※イメージ画像機械学習の使いやすさ向上
良い
※イメージ画像データ分析の落とし穴の解消
分析ツールを
Members教員
原研究室の
- 教授原 聡
- 特任助教加治佐 貴大
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判断理由を 説明する :「Decision Tree Anatomy」 Lapollard/CC BY-SA 4.0(トリミング) - モデルの
公平性:「Balance scale IMGP9755」 Nikodem Nijaki/CC BY-SA 3.0(トリミング) - 機械学習の
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