研究紹介
本研究室には、情報工学科の学生と臨床工学科の学生が所属していて、一緒に研究を行なっています。
情報工学科の学生は、将来、機械学習エンジニアやデータ・サイエンティストになれるように、それぞれの研究テーマに関する技術を深く学ぶだけでなく、データ解析についての幅広い知識とスキルを身につけることを目指しています。
そのために、3年生のゼミの授業では、まずPythonを勉強してから、Pythonによるデータ解析のやり方を学び、前処理、特徴選択、機械学習によるモデル生成、モデルの評価、解析結果についてのプレゼンテーションなどのスキルを身に付けます。
データ解析のやり方を学んだら、KaggleやSIGNATEを利用した研究室内のデータ解析コンペで身に付けたスキルを磨きながら、卒業研究を並行して進めていきます。
臨床工学科の学生は、将来、学会発表等ができるように、医療統計の知識を身につけることを目指しています。
そのために、3年生のうちに医療統計ゼミを行い、有意水準、割合の検定、平均の差の検定、信頼区間、相関分析、回帰分析などを学びます。
医療統計について学んだら、ランダム化比較試験や統計的検定を行なっている論文を読んで、論文を読むスキルを身に付けます。
その後、卒業研究で医療データの統計解析などを行います。
大学院や学部の卒業研究では、次のようなテーマについて研究しています。
強化学習
強化学習は、機械学習の手法の一つであり、機械（ロボットやソフトウェア）が試行錯誤を繰り返しながら適切な行動を学習します。
強化学習に関する研究としては、次のような研究をしています。
- 利益率の複利効果を最大化する新しい強化学習の枠組み「複利型強化学習」
- 金融市場における金融商品（株や国債や外国為替）の取引戦略を学習する手法
- 成功確率に基づいてリスクを回避する行動を学習する安全な強化学習 ... など
テキスト・マイニング
テキスト・マイニングは、テキスト・データを対象としたデータ・マイニングです。
テキスト・マイニングの分野では、次のような研究をしています。
- 経済テキストから市場の動きを予測するための共起分析、主成分分析、回帰分析を組み合わせた新しい分析手法
- 日本経済新聞の記事を分析し、その日の株価の動きを予測する手法 ... など
金融データ・マイニング
金融データ・マイニング（フィナンシャル・データ・マイニング）は、金融（ファイナンス）に関するデータを対象としたデータ・マイニングです。
金融データ・マイニングに関する研究としては、次のような研究をしています。
- 強化学習を用いて金融市場における金融商品（株や国債や外国為替）の取引戦略を学習する手法
- 日本経済新聞の記事を分析し、その日の株価の動きを予測する手法
- ディープ・ラーニング（深層学習）を用いて株価の動きを予測する手法
- 保有銘柄やパフォーマンスの類似度に基づいて投資信託を分析する手法 ... など
医療データ・マイニング
医療データ・マイニングは、医療に関するデータを対象にしたデータ・マイニングです。
医療データ・マイニングに関する研究としては、次のような研究を行っています。
- 心臓手術に用いられた人工心肺装置のセンサーを監視し、装置の異常を検知するスマートアラーム
- 運動中の動脈血酸素飽和度 (SpO2) を計測し、一定時間経過後のSpO2を運動開始後すぐに予測する技術
- 血液検査データを統計や機械学習を用いて分析し、死亡や病気の発症を予測する技術 ... など
共同研究
次のような企業、病院、大学の方々と一緒に研究しています。
- 三菱東京UFJ銀行
- 野村證券
- 三菱UFJ国際投信
- 名古屋掖済会病院
- 東京大学
- 名古屋工業大学
- 中京大学
- 成蹊大学
関連学会・研究会
主に次のような学会、研究会に参加して研究発表や意見交換をしています。
