京都大学 白眉センター

第12期

GL：グローバル型（従来型）
TT：部局連携型（卓越研究員型）

自己紹介

　現代社会では計算能力や計算資源の発達によって膨大な量のデータが収集可能になり、科学や意思決定においてデータ駆動型の知識発見はますます重要になりつつあります。統計的機械学習とはそのような推論を支える技術の一つであり、統計的手法を援用した帰納推論を現代的な計算機上で実現する分野です。

　機械学習はゲームAIや自動運転など多様な領域で成功を収めていますが、帰納推論はその正しさを保証することが容易ではなく、このことが安全性を重要視する領域で機械学習を用いる妨げとなっています。

　私はこれまで、収集したデータに大きな偏りが見られる場合や、第三者によるデータの改竄を想定する場合において、私たちが構築したアルゴリズムが期待する性能を達成できるかを検証する理論的枠組みを研究してきました。これを更に一般化し、利用者が推論に対して期待する「仕様」を予め明示し、構築したアルゴリズムが要請を満たすか検証を行う枠組みを目指しています。

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研究活動状況（外部ページ）

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