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名古屋大学

大学院：情報学研究科知能システム学専攻

基盤知能情報学講座駒水孝裕

データベースとデータマイニングで偏ったデータの分類を探る研究室。

データベース不均衡データの分類Linked Open Data

ラックに並ぶデータ保存用のサーバー機器 — ※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

データの管理と、偏ったデータの分類。

駒水孝裕准教授の研究室は、データベースやデータマイニングを研究分野に挙げ、データの管理と分類を研究しています。
研究のキーワードとして、不均衡データの分類、Linked Open Data、分析処理、マルチメディアデータの管理が挙げられています。
日本の法律に関するデータの管理にも取り組んでいます。

用語の説明

クラス不均衡: 分類したいグループ（クラス）の間で、データ数に偏りがあること。多くの手法で性能が下がる要因になる
リサンプリング: 少ないクラスのデータを増やすか、多いクラスを減らして、データ数を整える方法
メトリック学習: データどうしの近さを測る距離を、分類に向くよう学習する方法

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Research研究テーマ

データベースやデータマイニングを土台に、データの分類や管理の方法を研究しています。研究紹介のページには、不均衡データの分類、Linked Open Data の管理、法律に関するデータの管理などが並んでいます。

※イメージ画像

偏ったデータの分類

分類では、クラス不均衡があると多くの手法の性能が下がります。この問題に対し、リサンプリングと、特徴空間の不足を補うメトリック学習、さらにその組み合わせを研究しています。

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Members教員

准教授駒水孝裕

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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：「Wikimedia Foundation Servers-8055 01」 Victorgrigas／CC BY-SA 3.0（トリミング）
偏ったデータの分類：「Machine learning workflow diagram」 Brylie Christopher Oxley／CC0（トリミング）
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