教員紹介
TAKENAKA Youichi
専門領域 | データサイエンス |
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キーワード | 医学薬学生物学データの解析、法律情報の解析、機械学習 |
学部担当科目 |
データサイエンスの基礎、データベース、データリテラシー実習、プログラミング実習(Python)、機械学習実習、卒業研究、AI・データエンジニアリング実践基礎
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大学院担当科目 |
Mインテリジェントコンピューティングの応用、M論文指導、Mデータサイエンス、D医学生物学情報解析特殊研究 講義A、D医学生物学情報解析特殊研究 講義B
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関連リンク | 教員の基本情報(学術情報システムへ) |
メールアドレス |
takenaka
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みなさんの身近に情報が満ちあふれています。スマホからインターネットに接続し、サイトから多くの情報を見る事ができます。LINEなどのコミュニケーションツールによって仲間と情報を交換しています。世の中にはもっと多くの情報がやりとりされており、情報そのものが資源としての価値をもつ社会が到来しました。私は情報という資源からコンピュータを使ってより価値の高い情報を見つけ出すための研究を行っています。
私の研究は大きく2つに分類されます。
一つ目は基礎的研究で、より価値の高い情報を見つける計算機科学的手法の研究です。機械学習やデータマイニングの手法の研究をしています。その中でも物事の因果関係を推定するベイジアンネットワークの手法を得意としています。
二つ目は応用研究で、いま存在する情報から価値ある情報を取り出す研究です。得意とする応用先は医学生物学と法学です。医学生物学への応用研究はバイオインフォマティクス(生物情報学)と呼ばれ、法学への応用研究はリーガルインフォマティクス(法情報科学)と呼ばれています。
インターネットは、計算機を通信に応用した結果として生まれてきました。自動車を設計する時に用いるCADなども計算機を応用した一つの成果です。そして、鉄道運行システムや銀行システム等のインフラにも計算機は欠かせません。計算機を応用するだけで、劇的に世の中が変わる分野がまだまだ残っていると、私は考えています。このような分野を掘り起こし、世の中へ貢献する事を志しています。