磯崎 隆司

利用可能なデータは増加の一途を辿り、人類はかつてない規模のデータを手にすることができるようになりました。地球環境データ、遺伝子発現データ、購買履歴データなど多くの例が挙げられ、こうしたデータ活用の成否が人類の未来に大きな影響を与えるであろうことは想像に難くありません。しかし人類はデータから情報を抽出する十分な術を得たとは言えない状況が続いており、私の興味もここにあります。特に、困難のある典型例のひとつである、依存関係のある多変数のデータを扱い、グラフィカルモデリングや物理学の手法を用いてこの問題を探究しています。

Selected Publications
Isozaki, T. and Kuroki, M. (2017), Learning Causal Graphs with Latent Confounders in Weak Faithfulness Violations, New Generation Computing, Vol. 35, Issue 1, pp. 29-45.
Funabashi, M., Hanappe, P., Isozaki, T., Maes, A.M., Sasaki, T., Steels, L. and Yoshida, K. (2015), Foundation of CS-DC e-laboratory: Open Systems Exploration for Ecosystems Leveraging, Proceedings of CS-DC 2015, Springer.
Isozaki, T. (2014), A Robust Causal Discovery Algorithm against Faithfulness Violation, Trans. of the Jpn. Soc. for AI, Vol. 29, No.1, pp. 137-147.