山田 誠 (Ph.D.)
役職
チームリーダー
研究紹介
※この研究室は活動を終了しました※当チームでは、ヘルスケアやバイオのような高次元小標本データから、新規の科学的発見を目指す機械学習の方法論の研究を実施しています。特に、科学的発見の方法としては、単純な線形モデルを用いた機械学習手法が広く利用されています。しかし、ヘルスケアやバイオデータは、入出力間 ( 遺伝子と対応するラベル等) の関係が必ずしも線形だとは限りません。そのため、これまでに多くの重要な科学的発見が見過ごされてきた可能性があります。そこで、我々のチームでは、データから自動で有用な情報を効率よく抽出する非線形機械学習基盤を構築し、新規の科学的発見の効率化を目指します。
研究主分野
コンピューター科学
研究テーマ
高次元データからの特徴選択
転移学習
転移学習
研究室オリジナルサイトURL
理研サイトの研究室ページURL
紹介動画
関連情報
2018/08/28発表
世界初のIntelligent Image-Activated Cell Sorterを開発
－細胞画像の深層学習により高速細胞選抜を実現－
http://www.riken.jp/pr/press/2018/20180828_1/
その他
成果報告ポスター
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