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54回データ解析コンペの結果

とうごろう (2024年7月 9日 14:35)

今回のテーマは「学生の退学予測」で、評価基準は 分類精度でした。

学生の情報と1-2学期の成績から、その学生がカリキュラム年数終了時点で卒業できた (Graduate) か、まだ在籍している (Enrolled) か、退学したか (Dropout) 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 0.78389 1 0 0 10
2 山本 藍生 B3 0.78107 0 1 0 9
3 平工 拓來 B3 0.77824 0 0 1 9
4 前谷 純也 B3 0.77542 0 0 0 9
5 近藤 優成 B4 0.77259 0 0 0 9
6 熊谷 雄月 B4 0.77259 0 0 0 9
7 松下 優麻 B3 0.75706 0 0 0 9
8 大津 瑛彦 B3 0.74576 0 0 0 9
9 今吉 佑精 B3 0.73728 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 牧谷 虹太 B4 3 1 1 68 エキスパート
2 近藤 優成 B4 1 0 3 56 エキスパート New!
3 熊谷 雄月 B4 1 1 0 55 エキスパート New!
4 丸山 大輝 M1 1 0 0 28
5 野田 隆斗 B4 0 0 1 25
6 平工 拓來 B3 0 1 1 17
7 大津 瑛彦 B3 0 0 0 16
8 冨安 薫 B4 0 1 0 14
9 青木 榛臣 B4 1 0 0 12
10 森川 武思 B3 1 0 0 10
11 山本 藍生 B3 0 1 0 9
12 前谷 純也 B3 0 0 0 9
12 松下 優麻 B3 0 0 0 9
13 今吉 佑精 B3 0 0 0 1
14 和氣 銀汰 B4 0 0 0 0
14 後藤 凜 B4 0 0 0 0
14 加納 鳳真 B3 0 0 0 0

第53回データ解析コンペの結果

とうごろう (2024年6月 3日 17:38)

今回のテーマは「サッカー選手の価値予測」で、評価基準は RMSEでした。

EA というゲーム会社のサッカーゲーム FIFA における選手の能力値などからその選手の価値を M Euro 単位で予測しました。

今回から、3年次のゼミ生がコンペに加わりました。 また、今回は、山下研究室のゼミ生との合同コンペです。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 大原 琉生 B3 1.36282 1 0 0 10
2 平工 拓來 B3 1.62314 0 1 0 8
3 熊澤 綱佑 B3 1.63293 0 0 1 7
4 大津 瑛彦 B3 1.69786 0 0 0 7
5 野田 隆斗 B4 1.71069 0 0 0 7
6 森川 武思 B3 1.83119 0 0 0 0
7 大河内 那樹 B3 1.85581 0 0 0 0
8 松下 優麻 B3 1.89416 0 0 0 0
9 今吉 佑精 B3 1.93442 0 0 0 0
10 牧谷 虹太 B4 1.99703 0 0 0 0
（上位のみ）

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 0 3 47
3 熊谷 雄月 B4 1 1 0 46
4 丸山 大輝 M1 1 0 0 28
5 野田 隆斗 B4 0 0 1 25
6 冨安 薫 B4 0 1 0 14
7 青木 榛臣 B4 1 0 0 12
8 平工 拓來 B3 0 1 0 8
9 大津 瑛彦 B3 0 0 0 7
10 和氣 銀汰 B4 0 0 0 0
11 後藤 凜 B4 0 0 0 0
12 今吉 佑精 B3 0 0 0 0
12 加納 鳳真 B3 0 0 0 0
12 前谷 純也 B3 0 0 0 0
12 松下 優麻 B3 0 0 0 0
12 森川 武思 B3 0 0 0 0
12 山本 藍生 B3 0 0 0 0

第52回データ解析コンペの結果

とうごろう (2024年5月20日 17:23)

今回のテーマは「豆の葉の病気診断」で、評価基準は 分類精度でした。

豆の葉の画像を、健康、角斑病、さび病のいずれかに分類しました。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 牧谷 虹太 B4 0.97849 1 0 0 10
2 熊谷 雄月 B4 0.97311 0 1 0 9
3 近藤 優成 B3 0.95161 0 0 1 9
4 丸山 大輝 M1 0.94623 0 0 0 9
5 冨安 薫 B3 0.89784 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 0 3 47
3 熊谷 雄月 B4 1 1 0 46
4 丸山 大輝 M1 1 0 0 28
5 野田 隆斗 B4 0 0 1 18
6 冨安 薫 B4 0 1 0 14
7 青木 榛臣 B4 1 0 0 12
8 和氣 銀汰 B4 0 0 0 0
9 後藤 凜 B4 0 0 0 0

臨床工学科 ゼミ生募集のお知らせ

とうごろう (2024年4月 2日 00:19)

臨床工学科の2024年度ゼミ生（2025年度卒研生）を募集します。

私の研究室では、医療統計と医療データ解析に関する研究をしています。 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。

  • 4/2 (火) 15:20
  • 4/11 (木) 11:30

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）。

また、Zoomとのハイブリッド開催で行います。 Zoomのミーティングルームについては、メールでお知らせしましたので確認してください。

事前予約は不要です。

よろしくお願いします。

日本集中治療医学会学術集会で発表しました

とうごろう (2024年3月17日 09:13)

生命医科学専攻M2の大野恵汰さんが、3月14日から16日にかけてロイトン札幌などで行われた第51回日本集中治療医学会学術集会で次の論文を発表しました。

  • ICUに入室した非ARDS患者に対する換気戦略のネットワーク・メタ・アナリシス. 大野 恵汰, 松井 藤五郎, 中井 浩司, 平手 裕市 (中部大学). 第51回日本集中治療医学会学術集会 (JSICM 51), P154-6 (2024). 2024年3月16日, ロイトン札幌, 札幌.

第51回データ解析コンペの結果

とうごろう (2024年1月15日 17:47)

今回のテーマは「糖尿病リスク予測」で、評価基準は AUC ROC（スコアは 1 - AUC）でした。

アメリカのCDCが実施している危険因子サーベイランスシステム (BRFSS) の調査結果を分析し、糖尿病の危険因子を予測しました。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 近藤 優成 B3 0.13782 1 0 0 10
2 牧谷 虹太 B3 0.14018 0 1 0 9
3 野田 隆斗 B3 0.14240 0 0 1 9
4 熊谷 雄月 B3 0.14836 0 0 0 5
5 冨安 薫 B3 0.15071 0 0 0 3
（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 落合 瞬也 M2 4 4 6 172 マスター
2 N.H. バオ・ロン M2 4 3 0 110 エキスパート
3 手嶋 一佳 B4 4 2 3 103 エキスパート
4 三澤 睦生 B4 2 1 1 63 エキスパート
5 牧谷 虹太 B3 2 1 1 58 エキスパート New!
6 近藤 優成 B3 1 0 2 38
7 熊谷 雄月 B3 1 0 0 37
8 丸山 大輝 B4 1 0 0 19
9 野田 隆斗 B3 0 0 1 18
10 青木 榛臣 B3 1 0 0 12
11 冨安 薫 B3 0 1 0 12
12 百瀬 魁人 B4 0 0 0 9
13 袁 成 M2 0 0 0 0
13 伊藤 優志 B4 0 0 0 0
13 江崎 空 B4 0 0 0 0
13 和氣 銀汰 B3 0 0 0 0
13 後藤 凜 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 (2024年1月10日 16:43)

情報工学科の2024年度ゼミ生を募集します。

私の研究室では、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。 「情報工学ゼミナール」の授業では、データ・サイエンス、ディープ・ラーニング（担当：山下先生）、強化学習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。

  • 2/13 (火) 15:20-16:20
  • 2/14 (水) 14:00-15:00

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50回データ解析コンペの結果

とうごろう (2023年12月12日 12:53)

今回のテーマは「顧客の離脱予測」で、評価基準は AUC ROC（スコアは 1 - AUC）でした。

オンライン・ストアの顧客が他のサービスに乗り換えるかどうかを予測しましたが、今回のデータはFakerライブラリーを用いて人工的に生成されたデータということでしたが、教師信号（乗り換えたがどうか）が完全にランダムに生成されていたのか、効果的なモデルを作ることができませんでした。

最終結果

#氏名学年スコア金銀銅獲得ポイント
1 青木 榛臣 B3 0.48739 1 0 0 10
2 冨安 薫 B3 0.48931 0 1 0 9
3 近藤 優成 B3 0.49156 0 0 1 9
4 丸山 大輝 B4 0.49308 0 0 0 9
5 落合 瞬也 M2 0.49699 0 0 0 9
6 三澤 睦生 B4 0.49898 0 0 0 9
7 牧谷 虹太 B3 0.49999 0 0 0 9
8 野田 隆斗 B3 0.50104 0 0 0 9
9 手嶋 一佳 B4 0.50334 0 0 0 9
10 熊谷 雄月 B3 0.50595 0 0 0 9
（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 落合 瞬也 M2 4 4 6 172 マスター
2 N.H. バオ・ロン M2 4 3 0 110 エキスパート
3 手嶋 一佳 B4 4 2 3 103 エキスパート
4 三澤 睦生 B4 2 1 1 63 エキスパート
5 牧谷 虹太 B3 2 0 1 49
6 熊谷 雄月 B3 1 0 0 32
7 近藤 優成 B3 0 0 2 28
8 丸山 大輝 B4 1 0 0 19
9 青木 榛臣 B3 1 0 0 12
10 冨安 薫 B3 0 1 0 9
11 百瀬 魁人 B4 0 0 0 9
11 野田 隆斗 B3 0 0 0 9
13 袁 成 M2 0 0 0 0
13 伊藤 優志 B4 0 0 0 0
13 江崎 空 B4 0 0 0 0
13 和氣 銀汰 B3 0 0 0 0
13 後藤 凜 B3 0 0 0 0

社会におけるAI研究会で発表しました

とうごろう (2023年11月27日 14:39)

情報工学専攻M2の落合瞬也さんが、11月24日と25日に慶應義塾大学矢上キャンパスで行われた人工知能学会合同研究会2023の第48回社会における人工知能研究会 (SIG-SAI) で次の論文を発表しました。

イギリス機械視覚会議ワークショップで発表しました

とうごろう (2023年11月27日 14:17)

情報工学専攻M2のグエン・フウ・バオ・ロンさんが、11月20日から24日にかけてアバディーンのP&J Liveで行われたイギリス機械視覚会議 (BMVC 2023) のゲームのためのコンピューター・ビジョンとコンピューター・ビジョンのためのゲームに関するワークショップ (CVG 2023) で次の論文を発表しました。

  • STEP CATFormer: Spatial-Temporal Effective Body-Part Cross Attention Transformer for Skeleton-based Action Recognition. Bao Long Nguyen Huu, Tohgoroh Matsui (Chubu University). The 34th British Machine Vision Conference (BMVC 2023) Workshop on Computer Vision for Games and Games for Computer Vision (CVG 2023), No. 4. 2023年11月24日, P&J Live, アバディーン（英国）

この論文はIEEE Transactions on Gamesに推薦論文として掲載される予定です。

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