研究者情報
機械学習を数理統計的にモデル化し，その理論を複素関数論，代数幾何などのいろいろな数学を利用して，解析する研究
数学科
青柳 美輝教授／博士（数理学）
AOYAGI MIKI
専門
グラフ理論、離散数学
キーワード
機械学習理論
多量のデータから，そのデータを発している情報源の確率分布を推測することを学習といい，その学習の仕組みをまとめて体系化したものを「学習理論」と呼んでいます．学習理論は，手書き文字認識，画像認識，音声認識，遺伝子解析などに応用されます．
特異モデル
現在，パラメータを変化させることによって，多くの確率分布を表現できる，階層構造・内部構造をもつ神経回路網，混合正規分布や縮小ランクなどが学習に利用されています．これらは，従来の正規分布のような“よい性質”を持つ統計的正則モデルと区別するため，特異モデルと呼ばれています．古典的な理論の枠組みの中では捉えることができず，近年急速に多くの理論の研究が始まりました．
特異点解消
学習効率を表す学習係数の研究では，代数幾何の特異点解消（広中定理）との関係が指摘され，２つの異なる分野が融合し発展を始めています．
メディア出演
なし