私は情報幾何学を、データ解析から機械学習、人工知能等に応用する研究を行っています。扱っているのは本質的に非ユークリッドな、高次元でノイズの多い、異種の大規模データセットです。こうしたデータセットをより理解し、明確な定性的及び定量的情報を抽出するために、計算情報幾何学という新しいパラダイムとツールを使用しています。
[Keywords]
ビジュアル・コンピューティング / 計算情報幾何学 / 機械学習
I investigate the geometric sciences of information with applications ranging from data analytics to machine learning and artificial intelligence. I deal with large high-dimensional, noisy, and heterogeneous datasets that are inherently non-Euclidean. To better understand those datasets and extract both unbiased qualitative and quantitative information, I focus on the novel paradigm and toolbox of computational information geometry.
[Keywords]
Computational Geometry / Information Geometry / Statistics / Machine Learning / Artificial Intelligence