saidaiseeds2016-17

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埼玉大学研究シーズ集2016-17■ 研究概要■ 産業界へのアピールポイント■ 実用化例・応用事例・活用例いろいろなデータを確率的なモデルで解析するノウハウ確率的情報処理、機械学習、時系列データ処理、画像処理、情報統計力学キーワード【最近の研究テーマ】●双対性を利用した時系列データ解析手法の開発●時系列データ解析のための数値計算手法の開発●確率モデルを用いた画像処理手法の開発  http://www.sp.ics.saitama-u.ac.jp/index_j.html大久保 潤　准教授大学院理工学研究科　数理電子情報部門　情報領域最近話題の人工知能は、どんな対象に対しても簡単に利用できるというわけではありません。また、高い性能を得るためには大量のデータと大規模なコンピュータが不可欠です。一方、対象やデータの特徴をうまく利用した「確率的なモデル」を作ることによって、それほど大量のデータがなくても、そしてそれほど大規模なコンピュータがなくても、適切なデータ解析や情報処理をおこなえる場合があります。ただし、適切な「確率的なモデル」の作り方はデータや解析結果の使い道によっても変わってきます。そのため、データの特徴を見極めて適切なモデルを作ることそのものも重要な研究となり得ます。私はこれまでに、確率的なモデルを作ること、そして代数学や幾何学などの数理的概念を利用した計算手法を作ることをおこなってきました。これらを通じて、「軽量な」情報処理をおこなえるようにすることを目指しています。●特定の技術（シーズ）というよりも、確率的なモデルを構築するための知識と経験（ノウハウ）を持っています●企業が所有しているデータを一緒に見ながら、モデル構築や解析を進める部分についてサポートできます●（共同研究で実用化済）スペクトル分析装置のための自動相分析手法の開発●（活用例）時系列データの分析・将来予測〈ネットワーク構造をもつデータを自動分類した例〉情報通信技術53