中央大学 / 理工学研究科
【電子情報通信学会 ソサイエティ大会2024】共変量の分布シフトが大きい状況下で有効な疑似ラベリングによる2段階のドメイン不変表現学習法
口頭発表 中心で担当
大島 悠
中央大学 / 理工学研究科/ビジネスデータサイエンス専攻/機械学習研究室 /https://www.higuchimllab.com/
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大島 悠
中央大学 / 理工学研究科
機械学習の研究と社会実装による課題解決
【Current Research Interest】 ・Semi supervised learning, transfer learning(domain adaptation, self-supervised learning) ・Signal Processing(accelerometer based Human Activity Recognition, energy consumption data based Non Intrusive Occupancy Detection) ・Image Recognition
この先やってみたいこと
未来
【ongoing】 ・分布シフトが大きい状況下での教師なしドメイン適応手法の理論と応用(現在は特に共変量シフトにのみ着目、ラベリングルールはおよそ共有される条件） ・統計検定1級
中央大学5年間
理工学研究科
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時系列解析特論, モデリング特論, ベイズ統計特論, 統計学特論, 機械学習特論, 多変量解析特論, データ科学・アクチュアリー副専攻 など
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実績
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