松島研究室

About关于研究室

让数据成为可理解的知识。

松島研究室研究用于理解数据的机器学习基础。
城市基础设施、医疗・健康、市场营销、材料等领域，社会中每天都在产生各种各样的数据。
该研究室研究的是：将从这类大规模数据中得到的分析结果表示为知识、从而理解复杂数据整体面貌的技术，以及为此所需的优化算法。
机器学习的基础理论研究和实际应用研究，都可以参与。

Research研究课题

研究用于理解数据的机器学习基础。研究开发将从数据中得到的分析结果表示为知识、用于理解复杂数据整体面貌的机器学习技术，以及为此所需的优化算法。

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用于理解数据的机器学习↗

着眼于把握复杂数据整体面貌的数据驱动型机器学习，使用交通数据和网络营销数据开展研究。重视能够对学习结果进行比较和说明，以及能够预测施加干预时的变化。

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可解释的预测模型↗

作为能够为预测附上人可以理解的说明的模型，关注广义加性模型和组合二变量模型。目标是开发比基于坐标下降法的优化更高效的学习方法，以及更易于解释的模型。

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从信息论探寻因果↗

基于“依据信息论的模型选择有助于确定数据中的因果机制”这一想法，正在开发从数据中推断因果机制的方法。目标是开发可用于更复杂、更大规模数据的因果发现方法。

Voices学长学姐的评价

评价基于在读（或曾在读）学生的个人经历，不代表研究室官方观点。评价的有无或数量不代表对研究室的评价。

对于接受采访的学生，无论内容如何，我们可能会赠送谢礼（价值1,000日元的礼品）。