機械学習グループ

コンピュータで隠れた情報を見つけよう

さまざまなデータからの機械学習とデータマイニング

機械学習とは、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現させるための技術・手法のことです。機械学習グループでは、Webデータ、構造的データ、マルチメディアコンテンツ、地図・罫線文書などさまざまなデータからの共通パターン発見やデータマイニングへの応用について研究を行っています。

教員

宮原哲浩准教授 [E-mail: miyahara'at'hiroshima-cu.ac.jp]
内田智之准教授 [E-mail: uchida'at'hiroshima-cu.ac.jp]
鈴木祐介助教 [E-mail: y-suzuki'at'hiroshima-cu.ac.jp]

卒業研究テーマ

機械学習研究室では、以下のような卒業研究を行っています。

構造的データに潜む知識を効果的に発見するためのデータマイニングと機械学習

蓄積された膨大なデータから、ユーザや専門家が必要な情報を取り出して、取り出した情報を知識として統合するシステムの研究開発が求められています。非均質で構造化された大規模なデータに潜む多様な知識の発見に焦点を当てて、必要とされる構造的知識を発見するためのデータマイニングと機械学習における新しい基盤技術を開発することを研究目的としています。 Webページ、糖鎖データ(分子生物学データ)、エージェントの行動履歴などの構造的データからの知識発見を目指します。

大規模マルチメディアコンテンツからのデータマイニングとその応用

多くの家庭でインターネットが普及したことや、コンピュータの高速化、補助記憶装置の大容量化、通信技術の進歩により、テキスト、動画、静止画、音声などの複数種類の媒体を統合して作成されたWebページ(マルチメディアコンテンツ)が多くなってきています。本研究では、ユーザが最近閲覧した静止画や動画を含むマルチメディアコンテンツにおいて共起するグラフで表現できる異種属性（たとえば、動画像内オブジェクトやWebページ内の位置関係、グラフ構造など）の相関を特徴として抽出する高速でメモリ使用量の少ないデータマイニング手法を開発し、ユーザの意図を反映した高精度情報検索手法に応用することを目的としています。

地図・罫線文書等を含むWebデータを対象としたマイニング手法の開発

コンピュータやネットワーク技術の発達によって、 Web上には多くの地図データや罫線文書、分子化合物、LSIフロアプラン等の平面上に描画可能な、構造を持つデータが増加しています。これらの紙やディスプレイなどの平面上に描画可能な構造を持つデータを平面データと呼ぶこととします。本研究では、グラフを用いた平面データからの共通構造の抽出手法や、平面データからのデータマイニング手法についての開発を行います。

グループ紹介

場所および連絡先

情報科学部棟別館５階（学生部屋の窓から見える景色が最高です）

ひと言

授業では難しい話をしていましたが、研究では楽しいことをしています。