二見 太 (Ph.D.)
役職
チームディレクター
メンバー
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チームディレクター二見 太
研究紹介
機械学習の応用が広がる中で、予測精度のみならず、その確からしさ＝不確実性を定量的に把握し、予測の信頼性を高めることが重要となっています。当チームでは、こうした予測の不確実性を評価・制御するための理論的枠組みやアルゴリズムの開発に取り組みます。そのために統計的学習理論や情報理論、ベイズ統計の手法を活用し、予測確率の較正（キャリブレーション）、統計的不確実性（epistemic uncertainty）、および隠れ変数モデルなどに関連した研究を推進します。これら数理的基盤の深化を通じて、信頼性の高い機械学習の実現を目指します。
研究主分野
情報学
研究分野
工学 / 数物系科学 / 知能情報学関連 / 統計科学関連 / 情報学基礎論関連
研究テーマ
機械学習
ベイズ推論
不確実性評価
ベイズ推論
不確実性評価
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posted on 2025/5/12 10:12お知らせ
