基づき予測を行う場面では、用いるデータの変数に関する構造的な事前情報を有していることが一般的です。代表的なものとしては、変数間のグループ関係やネットワーク状の依存関係があげられます。なんらかの方程式で与えられる場合もあるでしょう。当チームでは、このような構造的な事前情報を用いた学習のための理論構築やアルゴリズム開発を行っています。これにより、精度や効率の著しい向上や、解釈のしやすい予測モデルの獲得が期待できます。データからこのような構造的情報を抽出する方法の開発も進めています。種々の科学・工学データへ開発したアルゴリズムや手法を適用して応用的研究も進めています。reserved.ページトップヘスクロール。