データマイニングは統計的・数理的手法を駆使して大量のデータから興味深い情報を抽出する方法です。また、機械学習は問題解決に利用できる知識やモデルを多くの情報から学習する方法です。卒業研究として実用的な問題解決や意思決定のためにこのような手法の設計や改良に取り組んでもらいます。そのためにまず、理論的な基礎を習得した上で実データや興味のあるテーマについてモデル化・アルゴリズム設計・実験的な検証等を行います。

1. 多視点行列分解を用いた顧客属性の予測

2. クラス不均衡データに対する深層学習の枠組み　

3. 条件付きクラスタリングを用いた異種文書集合のクラスタ分析