Artificial Intelligence 人工知能 Data Mining データ・マイニング
Machine Learning 機械学習 Reinforcement Learning 強化学習

第62回データ解析コンペの結果

とうごろう (2026年1月20日 12:15)

今回のテーマは「音楽楽曲のジャンル予測」で、評価基準は 正解率でした。

キーやテンポなど曲の特徴から、その曲のジャンルをロック、ジャズなど10種類の中から予測しました。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 新美　諒人 B3 0.83887 1 0 0 10
2 森川 武思 B4 0.83675 0 1 0 9
3 木村 優斗 B3 0.78162 0 0 1 6
4 猿田 龍生 B3 0.77037 0 0 0 5
5 清水 大誠 B3 0.66487 0 0 0 2
（ポイント獲得分のみ）

1056Lab ランキング

#氏名学年金銀銅合計ポイント称号
1 森川 武思 B4 6 2 0 77 エキスパート
2 平工 拓來 B4 0 2 1 46
3 丸山 大輝 M2 1 0 0 32
4 新美 諒人 B3 2 1 0 29
5 山本 藍生 B4 0 2 0 28
6 今吉 佑精 B4 0 0 1 24
7 大津 瑛彦 B4 0 0 0 24
8 松下 優麻 B4 0 0 0 22
9 猿田 龍生 B3 0 0 1 20
10 加納 鳳真 B4 0 1 1 17
11 李 昱澤 M1 0 0 2 16
12 木村 優斗 B3 0 0 1 14
13 廣瀬 徠登 B3 0 0 0 12
14 前谷 純也 B4 0 0 0 9
14 上村 達矢 B3 0 0 0 9
16 清水 大誠 B3 0 0 0 7
17 社本 渉 B3 0 0 0 1
18 香賀 優希 B3 0 0 0 0
18 園川 朝陽 B3 0 0 0 0

情報工学科 ゼミ生募集のお知らせ

とうごろう (2026年1月13日 18:12)

情報工学科の2026年度ゼミ生を募集します。

私の研究室では、情報工学科の学生は、データ・マイニング（データ・サイエンス、データ分析）と機械学習に関する研究をしています。

春学期の「情報工学ゼミナールA」は、山下研究室と合同で行い、前半はデータ・サイエンス（担当：松井）、後半はディープ・ラーニング（担当：山下先生）について勉強します。

秋学期の「情報工学ゼミナールB」では、強化学習について勉強し、ビデオゲームの学習やLEGOロボットの学習を行います。

そこで、研究室説明会を次のように行います。

  • 2/12 (木) 17:05-18:15
  • 2/13 (金) 13:35-14:45

場所は5号館2階データ・マイニング実験室（5217号室）です（地図はこちら）。

よろしくお願いします。

第61回データ解析コンペの結果

とうごろう (2025年12月15日 16:19)

今回のテーマは「ホテルのキャンセル予測」で、評価基準は ROC-AUCでした。

顧客と予約の情報から、その予約がキャンセルされるかどうかを予測しました。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 森川 武思 B4 0.96420 1 0 0 10
2 新美 諒人 B3 0.96334 0 1 0 9
3 猿田 龍生 B3 0.96130 0 0 1 6
4 清水 大誠 B3 0.96103 0 0 0 5
5 山本 藍生 B4 0.96066 0 0 0 5
6 木村 優斗 B3 0.95870 0 0 0 1
（ポイント獲得分のみ）

1056Lab ランキング

#氏名学年金銀銅合計ポイント称号
1 森川 武思 B4 6 1 0 68 エキスパート
2 平工 拓來 B4 0 2 1 46
3 丸山 大輝 M2 1 0 0 32
4 山本 藍生 B4 0 2 0 28
5 今吉 佑精 B4 0 0 1 24
6 大津 瑛彦 B4 0 0 0 24
7 松下 優麻 B4 0 0 0 22
8 新美 諒人 B3 1 1 0 19
9 加納 鳳真 B4 0 1 1 17
10 李 昱澤 M1 0 0 2 16
11 猿田 龍生 B3 0 0 1 15
12 廣瀬 徠登 B3 0 0 0 12
13 前谷 純也 B4 0 0 0 9
13 上村 達矢 B3 0 0 0 9
15 木村 優斗 B3 0 0 0 8
16 清水 大誠 B3 0 0 0 5
17 社本 渉 B3 0 0 0 1
18 香賀 優希 B3 0 0 0 0
18 園川 朝陽 B3 0 0 0 0

第60回データ解析コンペの結果

とうごろう (2025年8月19日 08:49)

今回のテーマは「ファストフードの画像分類」で、評価基準は 分類精度でした。

ハンバーガー、ポテトフライ、ホットドッグ、ピザ、サンドイッチの画像を分類しました。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 森川 武思 B4 0.96000 1 0 0 10
2 山口 奈津 B3 0.95687 0 1 0 9
3 李 昱澤 M1 0.94375 0 0 1 9
4 上村 達矢 B3 0.94187 0 0 0 9
5 猿田 龍生 B3 0.94187 0 0 0 9
6 清水 大誠 B3 0.94125 0 0 0 9
7 今吉 佑精 B4 0.93000 0 0 0 9
8 廣瀬 徠登 B3 0.92812 0 0 0 9
9 平工 拓來 B4 0.91000 0 0 0 7
（ポイント獲得分のみ）

1056Lab ランキング

#氏名学年金銀銅合計ポイント称号
1 森川 武思 B4 5 1 0 58 エキスパート New!
2 平工 拓來 B4 0 2 1 46
3 丸山 大輝 M2 1 0 0 32
4 今吉 佑精 B4 0 0 1 24
5 大津 瑛彦 B4 0 0 0 24
6 山本 藍生 B4 0 2 0 23
7 松下 優麻 B4 0 0 0 22
8 加納 鳳真 B4 0 1 1 17
9 李 昱澤 M1 0 0 2 16
10 廣瀬 徠登 B3 0 0 0 12
11 新美 諒人 B3 1 0 0 10
12 前谷 純也 B4 0 0 0 9
12 上村 達矢 B3 0 0 0 9
12 猿田 龍生 B3 0 0 0 9
12 清水 大誠 B3 0 0 0 9
16 木村 優斗 B3 0 0 0 7
17 社本 渉 B3 0 0 0 1
18 池戸 晃大 B3 0 0 0 0
18 香賀 優希 B3 0 0 0 0
18 園川 朝陽 B3 0 0 0 0

第59回データ解析コンペの結果

とうごろう (2025年7月 7日 16:25)

今回のテーマは「住宅の価格予測」で、評価基準は RMSLEでした。

住宅の広さ、部屋の総数、寝室の数、プールの有無などから、住宅の価格を予測しました。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 新美 諒人 B3 0.10336 1 0 0 10
2 森川 武思 B4 0.10865 0 1 0 8
3 李 昱澤 M1 0.11089 0 0 1 7
4 平工 拓來 B4 0.11192 0 0 0 7
5 木村 優斗 B3 0.11367 0 0 0 7
6 廣瀬 徠登 B3 0.11524 0 0 0 3
7 社本 渉 B3 0.11646 0 0 0 1
8 松下 優麻 B4 0.11658 0 0 0 1
（ポイント獲得分のみ）

1056Lab ランキング

#氏名学年金銀銅合計ポイント称号
1 森川 武思 B4 4 1 0 48
2 平工 拓來 B4 0 2 1 39
3 丸山 大輝 M2 1 0 0 32
4 大津 瑛彦 B4 0 0 0 24
5 山本 藍生 B4 0 2 0 23
6 松下 優麻 B4 0 0 0 22
7 加納 鳳真 B4 0 1 1 17
8 今吉 佑精 B4 0 0 1 15
9 新美 諒人 B3 1 0 0 10
10 前谷 純也 B4 0 0 0 9
11 李 昱澤 M1 0 0 1 7
12 木村 優斗 B3 0 0 0 7
13 廣瀬 徠登 B3 0 0 0 3
14 社本 渉 B3 0 0 0 1
15 池戸 晃大 B3 0 0 0 0
15 上村 達矢 B3 0 0 0 0
15 香賀 優希 B3 0 0 0 0
15 猿田 龍生 B3 0 0 0 0
15 清水 大誠 B3 0 0 0 0
15 園川 朝陽 B3 0 0 0 0

第58回データ解析コンペの結果

とうごろう (2025年6月 3日 18:30)

今回のテーマは「顧客のキャンペーンへの応募予測」で、評価基準は ROC AUC（スコアは 1 - AUC）でした。

スーパーマーケットの顧客が、キャンペーンに応募してくれるかどうかを予測しました。

最終結果

今回のコンペは「情報工学ゼミナールA」の授業の一環としても行ったため、山下研究室の学生も参加しています。

また、最もスコアが良かった李くんはリーケージを起こしていたので対象外としました。

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 森川 武思 B4 0.11285 1 0 0 10
2 平田 凱登 B3 0.12777 0 1 0 8
3 竹村 拓真 B3 0.12893 0 0 1 7
4 松下 優麻 B4 0.13228 0 0 0 7
5 安藤 光輝 B3 0.13324 0 0 0 7
6 今吉 佑精 B4 0.13488 0 0 0 5
7 大津 瑛彦 B4 0.13906 0 0 0 1
（ポイント獲得分のみ）

1056Lab ランキング

新年度最初のコンペだったので、卒業生が抜けて3年生が加わりました。

#氏名学年金銀銅合計ポイント称号
1 森川 武思 B4 4 0 0 40
2 丸山 大輝 M2 1 0 0 32
3 平工 拓來 B4 0 2 1 32
4 大津 瑛彦 B4 0 0 0 24
5 山本 藍生 B4 0 2 0 23
6 松下 優麻 B4 0 0 0 21
7 加納 鳳真 B4 0 1 1 17
8 今吉 佑精 B4 0 0 1 15
9 前谷 純也 B4 0 0 0 9
10 李 昱澤 M1 0 0 0 0
10 池戸 晃大 B3 0 0 0 0
10 上村 達矢 B3 0 0 0 0
10 木村 優斗 B3 0 0 0 0
10 香賀 優希 B3 0 0 0 0
10 猿田 龍生 B3 0 0 0 0
10 清水 大誠 B3 0 0 0 0
10 社本 渉 B3 0 0 0 0
10 園川 朝陽 B3 0 0 0 0
10 新美 諒人 B3 0 0 0 0
10 廣瀬 徠登 B3 0 0 0 0

臨床工学科 ゼミ生募集のお知らせ

とうごろう (2025年4月 3日 16:40)

臨床工学科の2025年度ゼミ生（2026年度卒研生）を募集します。

私の研究室では、臨床工学科の学生は、血液浄化、呼吸治療、体外循環、不整脈治療、心・血管カテーテル、高気圧酸素治療など、臨床工学に関わる様々な分野を対象に、医療統計を用いた研究をしています。 3年生のうちは、医療統計の基礎について勉強します。

そこで、研究室説明会を次のように行います。

  • 4/7 (月) 11:30
  • 4/10 (木) 11:30

場所は5号館2階のデータ・マイニング実験室（5217号室）です（地図はこちら）。

事前予約は不要です。

よろしくお願いします。

情報工学科向け研究室説明会 追加開催のお知らせ

とうごろう (2025年2月17日 20:46)

研究室説明会を以下の日程で追加開催することにしました。

  • 2/27 (木) 11:15-12:15

よろしくお願いします。

情報工学科 ゼミ生募集のお知らせ

とうごろう (2025年2月 5日 18:32)

情報工学科の2025年度ゼミ生を募集します。

私の研究室では、情報工学科の学生は、データ・マイニング（データ・サイエンス、データ分析）と機械学習に関する研究をしています。

春学期の「情報工学ゼミナールA」は山下研究室と合同で行い、前半はデータ・サイエンス（担当：松井）、後半はディープ・ラーニング（担当：山下先生）について勉強します。 秋学期の「情報工学ゼミナールB」では強化学習について勉強し、コンピューター・ゲームの学習やLEGOロボットの学習を行います。

そこで、研究室説明会を次のように行います。

  • 2/17 (月) 11:15-12:15
  • 2/17 (月) 15:20-16:20
  • 2/19 (水) 11:15-12:15

場所は5号館2階データ・マイニング実験室（5217号室）です（地図はこちら）。

よろしくお願いします。

第57回データ解析コンペの結果

とうごろう (2024年12月 2日 19:32)

今回のテーマは「ローンの与信分類」で、評価基準は ROC AUC（スコアは 1 - AUC）でした。

ローンの顧客のクレジット・スコア悪い (Poor) かそうでない (Standard, Good) かを予測しました。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 森川 武思 B3 0.15576 1 0 0 10
2 山本 藍生 B3 0.15579 0 1 0 9
3 加納 鳳真 B3 0.16172 0 0 1 9
4 丸山 大輝 M1 0.17615 0 0 0 4
5 松下 優麻 B3 0.19364 0 0 0 2
（ポイント獲得分のみ）

1056Lab ランキング

#氏名学年金銀銅合計ポイント称号
1 牧谷 虹太 B4 3 1 1 68 エキスパート
2 近藤 優成 B4 1 1 3 64 エキスパート
3 熊谷 雄月 B4 1 1 0 58 エキスパート
4 丸山 大輝 M1 1 0 0 32
5 平工 拓來 B3 0 2 1 32
6 野田 隆斗 B4 0 0 2 32
7 森川 武思 B3 3 0 0 30
8 山本 藍生 B3 0 2 0 23
9 大津 瑛彦 B3 0 0 0 23
10 加納 鳳真 B3 0 1 1 17
11 冨安 薫 B4 0 1 0 14
12 松下 優麻 B3 0 0 0 14
13 青木 榛臣 B4 1 0 0 12
14 今吉 佑精 B3 0 0 1 10
15 前谷 純也 B3 0 0 0 9
16 和氣 銀汰 B4 0 0 0 0
16 後藤 凜 B4 0 0 0 0

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データ解析コンペ

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