私は、機械学習からデータサイエンス、ビジュアルコンピューティング、人工知能に至るまで、応用範囲の広い情報の幾何学的科学について研究しています。
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、大規模で異種混在の動的データセットです。
データセットの規則性と多様性の両方を捉える高度なモデルや学習機械を構築するために、幾何学的な計算手法やツールボックスを開発しています。
2013年からは、年2回の国際会議「Geometric Science of Information」(GSI)を共同開催しています。
[Keywords]
Computational Geometry / Information Geometry / Statistics / Machine Learning / Artificial Intelligence
I investigate the geometric science of information with applications ranging from machine learning to data science, visual computing, and artificial intelligence.
I deal with large high-dimensional, noisy, and heterogeneous dynamic datasets that are inherently non-Euclidean in nature.
To build advanced models and learning machines that capture both regularities and variations of datasets,
I develop geometric computational methods and toolboxes.
Since 2013, I co-organize the biannual international conference "Geometric Science of Information" (GSI).
[Keywords]
Computational Geometry / Information Geometry / Statistics / Machine Learning / Artificial Intelligence