Keisuke Kameyama 研究室

主宰者：Keisuke Kameyama
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習・ディープラーニングの効率化と実用化を主要なテーマとしています。大規模なニューラルネットワークは高い性能を持つ一方で、計算資源が限られた環境では利用が難しいという課題に着目し、モデル圧縮技術の開発に取り組んでいます。特に知識蒸留と呼ばれる手法を中心に、性能の高い大規模モデル（教師モデル）から小規模モデル（学生モデル）へ知識を効率的に転送する方法を研究しており、段階的な圧縮や構造的対応性の確保など、様々なアプローチを提案しています。 同時に、データの特性を活用した機械学習の最適化も進めています。高次元データである衛星画像や医療画像の解析では、関連性に基づいた特徴選択や分割的な次元削減法により、計算効率と精度の両立を目指しています。また、訓練データの効率的な選択と活用に関する研究も行っており、限られたデータ量の中で最大の学習効果を得るための手法を開発しています。 さらに、物理現象のシミュレーション、感染症予測、対話システムの評価、画像認識の段階的学習など、機械学習を応用する様々な分野で、計算効率を保ちながら精度を向上させるための技術開発を実施しています。これらの研究を通じて、実環境での機械学習の実装と活用を支援する基盤技術の構築を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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