データ工学研究室

東京工科大学・コンピュータサイエンス学部

伏見・大野研究室 / ビッグデータ道場

ビッグデータ道場について

データサイエンスに関する講義において，座学でデータサイエンスの知識を学び，小規模なデータを使った演習でデータ分析の基礎力を身につけていることと思います．

本道場では，このような講義で得た知識を単なる知識で終わらせるのではなく，Web上にサービスを展開する民間企業に蓄積されているビッグデータに触れ，それらを分析し付加価値を与える技術を開発することを目指します．

そして，開発した技術と得られた知見をフォーラムや学会などで発表することも目指します．

学部の1，2年次から実データに触れ，技術や結果を文章化してまとめ，多くの人前でプレゼンできるのは貴重な体験ですので，データ分析技術の開発に興味のある人は，ぜひ参加してみましょう．

習得できる技術

• 自然言語処理： トピックモデル，transformer，大規模言語モデル，アライメント，感情分析
• グラフ，ネットワーク： グラフエンベディング，グラフNN，重要ノード抽出，最短経路探索，グラフ信号処理，ナレッジグラフ
• 時空間データ： Lasso，Ridge，SVM，勾配ブースティング，因果推論，XAI，行列分解，点過程，順序最適化，組合せ最適化
• 画像： 畳み込みNN，敵対的生成ネットワーク，マルチモーダルモデル，拡散モデル，色調変換，画風変換
• 機械学習一般： 対照学習，ショット学習，強化学習，メタ学習，カリキュラム学習