総合研究院パンフレット(日本語版)
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瀬尾研究室橋口研究室松崎研究室村上研究室黒沢研究室胡研究室渡辺(雄)研究室下川研究室安藤研究室寒水研究室篠崎研究室富澤研究室田畑研究室塩濱研究室(南山大学)小泉研究室(横浜市立大学)西山研究室(専修大学)<多変量解析分野>瀬尾隆,橋口博樹,川崎玉恵,八木文香,中川智之,石井晶,西山貴弘(専修大学)富澤貞男,黒沢健,村上秀俊,田畑耕治,下川朝有,宮岡悦良<統計モデル分野><医療統計分野><教育工学・スポーツ統計・数理ファイナンス分野>寒水孝司,篠崎智大,安藤宗司渡辺雄貴,田畑耕治,塩濱敬之(南山大学),小泉和之(横浜市立大学)松崎拓也,安藤晋,下川朝有,胡艶楠,矢部博<統計的機械学習・組合せ最適化・数理最適化分野>神楽坂キャンパス葛飾キャンパス野田キャンパス学外統計科学研究部門(部門長:瀬尾隆)連携データ解析チーム(各グループの中から構成)1.数理統計基礎グループ(リーダー:橋口博樹教授(理学部第一部応用数学科)) 「医療統計分野」については、葛飾キャンパスの教員で構成され、医学研究を中心に研究デザインとデータ解析の方法論に関する研究活動を行います。特に、工学部情報工学科のグループが国際的に評価の高い優れた研究実績をあげており、グループ内・間の交流によって新たな研究が期待されます。「教育工学」における量的分析による教育方法・システムの開発に関する研究については、神楽坂キャンパスの教員を中心に研究を行います。また、近年、「スポーツ統計学」という分野が注目されており、野田キャンパスの教員や客員准教授によりそれぞれ活発に研究が行われており、学生等の交流も交えた共同研究を行う予定です。「統計的機械学習・数理最適化分野」については、神楽坂キャンパスの教員を中心に、「統計・機械学習及び記号モデリングを融合した自然言語処理に関する研究」やビッグデータ解析や機械学習に関連する「大規模な非線形最適化問題の研究」、さらに、「コンピュータによるデータマイニング及びパターン認識の統計的方法の研究」を行います。 また、本研究部門の目的の一つであります、「データサイエンスセンターを通じて行う企業など外部機関との共同研究」については、その研究の内容ごとに適した研究分担者で構成される「データ解析チーム」を立ちあげ、共同研究を行う予定です。2.応用統計研究グループ(リーダー:寒水孝司教授(工学部情報工学科))Statistical Science Research Division 「統計科学」とは得られたデータからその背後にある母集団の特徴を見出すために、確率の概念を用いて最適となる理論や統計的手法を与える研究分野です。近年、人工知能(AI)をはじめ、ビッグデータを扱う「データサイエンス」が注目を集めています。また、これらの理論の中心は「統計科学(統計理論)」であり、脚光を浴びています。 このような状況のもと、本学においても、AI及びデータサイエンスの研究において、我が国だけでなく世界をリードする研究体制を構築することが重要です。しかしながら、AI及びデータサイエンスの研究といっても非常に広範囲であり、東京理科大学が世界に誇れるこの分野の研究を考えると、本学には昔から伝統的に「統計学」を専門とする教員が多く、しかもすべてのキャンパスに在籍しており、特に、統計的推測の論理を数学的に整理したものである「数理統計学」を専門とする研究者が数多く集まっているのは国内では本学だけであるといっても過言ではありません。また、かつて、社会人を対象とした医薬統計プログラムが存在したように医療統計学にも強いという特色があります。そこで、キャンパス間や学部学科間を超えて、これらの分野の研究者が集結し、活発に交流することによって、「東京理科大ならでは」の研究を行い、研究拠点を形成することを目標とします。また、この部門の設置によって、研究テーマは異なりますが、その背後にある共通理論に関心を持つ研究者が集結し、本質的な理論や手法について研究水準の向上を目指し、データサイエンス時代の新理論の創造や新分野への開拓などを行うことも目的とします。 本研究部門は、大きく2つのグループで構成され、以下のような分野について研究を行っていきます。 「多変量解析分野」は神楽坂・葛飾・野田キャンパスの各教員と客員准教授で構成され、各教員の既存の研究テーマ「多次元欠測データ解析」、「高次元データ解析」、「ランダム行列論」、「次元圧縮法」を中心に、応用統計研究グループへの発展・融合を視野にいれて研究を行います。「統計モデル分野」は神楽坂・野田キャンパスの教員で構成され、「統計モデリングとモデル選択」、「ノンパラメトリック法」、「分割表統計解析」などのテーマで研究を行います。数理統計基礎グループで扱う手法は理論的背景が明快であってホワイトボックス的であるのに対して、現実問題で取り上げられる問題の解法はヒューリスティック、深層学習などブラックボックス的な側面があります。AIやデータサイエンスの理論を構築する上では、後者のブラックボックス的な解法をいかに前者の方法論等で明確にしていくかが問われると思います。目的今後の展開研究テーマは異なるが、その背後にある共通理論に関心を持つ研究者が集結し、本質的な理論や手法について研究水準の向上を目指し、データサイエンス時代の新理論の創造や新分野への開拓などを行うことを目的としますデータサイエンスセンターと密に連携し、企業等との共同研究や統計科学の国際的研究拠点を目指し、数理データサイエンスの研究に貢献していく部門長理学部第一部応用数学科 教授Takashi Seo本学には、統計学に携わる研究者がキャンパス間や学部学科間を超えて数多く在籍しています。これらの分野の研究者が集結し、活発に交流することによって、東京理科大学ならではの研究を行い、「統計科学の研究拠点」、さらには「AI及びデータサイエンスの理論を中心とした研究拠点」を形成していきたいと考えています。数理統計基礎グループ応用統計研究グループ東京理科大学データサイエンスセンター設立2020年4月 seo@rs.tus.ac.jp23 研究部門設立の背景と目的 研究グループ 研究組織数理統計基礎研究と応用統計研究の発展及びその融合瀬尾 隆統計科学研究部門

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