Manabu Kobayashi 研究室

主宰者：Manabu Kobayashi
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、複数種類のデータを統合して分析する手法の開発に取り組んでいます。特に、オブジェクト間の関係性を数値で表現したデータと、各オブジェクトが持つ属性情報を組み合わせて解析する方法を研究しています。従来は関係性のデータのみを扱う手法が主流でしたが、現代では両方の情報を同時に得られることが増えています。そこで、潜在構造分析という統計的モデルを用いて、これらの異なる性質のデータを効果的に処理する新しい解析枠組みを提案しています。また、実際のデータに含まれる欠損値への対応や、関係性のデータが二値（有・無など）である場合への拡張も行っています。 一方、多値分類問題という機械学習の課題にも取り組んでいます。複数のカテゴリに分類する際に、二値分類（○か×か）を複数組み合わせて多値分類を実現する誤り訂正出力符号という手法があります。本研究室では、この手法において、どのような二値分類の組み合わせが効果的なのかを理論的に解析しています。コードワードの構造や分類器の性能が、全体の分類精度にどう影響するかを数学的に評価する方法を開発し、実験でも検証しています。

※ 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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