このページはJavascriptを使用しています。有効にする必要があります。よる膨大なデータを正しく処理し、利用することは、社会のあらゆる分野で重要となっている。情報数理の基礎・応用研究により、複雑な新しいデータから、最適な処理を効率よく導き出すことのできるデータ解析手法を確立する。混合モデルによる協調型学習データが欠けていたり、他のデータが混じっているなどデータが完全ではない状況で解析を行うことを前提とした研究に取り組んでいる。文殊の知恵のごとくに、不完全なデータから、個別の学習済み学習機械を組み合わせることで、未知のデータに対する表現力が高いアンサンブル学習モデルを基盤として学習モデルの基礎理論と応用研究を行っている。