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金森敬文研究室
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从数理角度重新审视机器学习与统计学的研究室。
About关于研究室
从机器学习・统计学出发，探寻“信息”的本质。
金森研究室研究机器学习和数理统计学。
机器学习和统计学技术能够挖掘并利用数据中蕴藏的宝藏，
该研究室致力于从数理角度定量地理解信息，
该研究室也研究信息几何，
术语说明
- 机器学习
- 从大量数据中找出规律，
并用于对新数据进行预测或判别的技术 - 数理统计学
- 基于概率论，
从存在波动的数据中解读其性质的数学领域 - 信息几何
- 把概率分布的集合看作几何图形，
用几何的语言研究统计与学习机制的 思想方法
Research研究课题
该研究室以机
※示意图即使正确标签很少也能学习
在机器学习中，
※示意图对离群值稳健的统计估计
数据中混入离群值或噪声时，
※示意图了解AI预测的可靠程度
要判断是否可以直
Members教师
- 教授金森 敬文研究成果 ↗
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《T-SNE Embedding of MNIST》 Kyle McDonald／CC BY 2.0（裁剪）
- 即使正确标签很少也能学习：《A trainer instructing a data annotator on how to label images by Nacho Kamenov & Humans in the Loop》 Nacho Kamenov and Humans in the Loop／CC BY 4.0（裁剪）
- 对离群值稳健的统计估计：《Scatter plot showing positive correlation with outliers》 Monika Wahi／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 了解AI预测的可靠程度：《Gaussianprocess gapUncertainty》 Physikinger／CC0（裁剪）
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（坂本龍一研究室） ：《Racks Amravati Data Center》 PiDatacenters／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
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