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統計的学習における汎化性を研究しています

萩原 克幸

教授

教育学部

情報教育

 

研究分野:  

hagi(AT)edu.mie-u.ac.jp
(AT)は@に読み替えてください。

カテゴリ

キーワード

  • 機械学習
  • 統計科学
  • データサイエンス
  • 情報教育

関連するSDGs

  • 背景、動機付け

    機械学習のモデリングでは未学習データに対する汎化性(予測性能)が要求されます.汎化性のよいモデルを構成する問題は一般にモデル選択と呼ばれていて,それは統計科学の問題でもあります.私は,ニューラルネットワークなどのモデルの統計的性質を明らかにするとともに,そのモデル選択の方法を研究しています.

  • 成果、活用例

    近年,ディープラーニングの発展・応用によって人工知能についての研究が活発化しています.私の研究は,その基礎理論に関係しています.

  • 今後の展望展開

    ディープラーニングを含む機械学習のモデル選択についての理論研究を進めていきますが,機械学習やデータサイエンスの応用において連携できると思います.

  • 主な研究業績・作品等

    • K. Hagiwara, “A scaling and non-negative garrote in soft-thresholding”, IEICE Trans. Inf. & Syst., E100-D, 11, pp.2702-2709, 2017.
    • K. Hagiwara, “Bridging between soft and hard thresholding by scaling”, IEICE Trans. Inf. & Syst., E105-D, 9, pp.1529-1536, 2022.
    • 萩原克幸, 入門 統計的回帰とモデル選択 -数理とRによる仕組みの理解-, 共立出版, 2022.
  • 略歴

  • 社会とのつながり

  • 資格

  • 高大連携における探究活動の支援分野

    • 教育の課題
    • 自然科学(化学・生物・数学など)への課題