教員紹介
鈴木 大慈（すずき たいじ）
東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授
〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 352 号室
Tel: 03-5841-6921 内線26921
Fax:
E-mail：taiji＠mist.i.u-tokyo.ac.jp
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略歴
| 2004年3月 | 東京大学 工学部計数工学科 卒業 |
|---|---|
| 2006年3月 | 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 修士課程修了 |
| 2009年3月 | 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程修了 |
| 2009年4月 | 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 助教 |
| 2013年7月 | 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 数理・計算科学専攻 准教授 |
| 2016年4月 | 東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系 准教授 |
| 2017年4月 | 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 准教授 |
研究テーマ
知的な情報処理をいかにして計算機に実行させるかという問題に興味がある．
具体的には機械学習，統計的学習理論，数理統計学，データ解析についてその理論から応用を研究している．これらの研究分野はデータ科学とも呼ばれており，限られた観測データからいかにして有用な情報を取り出し予測や推論に活かすかという方法論を研究する分野である．
１．機械学習の数理：カーネル法や深層学習など機械学習には様々な手法が存在するがそれらの汎化誤差（予測誤差）を理論的に解析することで高い汎化性能を実現させる機構を探求している．
２．高次元統計学：高次元データに埋もれた重要な情報を抜き出す方法論とその理論を研究している．
３．機械学習の高速計算手法：確率的最適化などを用いて大量データ上で効率的に学習を実行する計算方法を開発している．
主な論文・著書
- Suzuki, T., Kanagawa, H., Kobayashi, H., Shimizu, N., and Tagami, Y.:”Minimax Optimal Alternating Minimization for Kernel NonparametricTensor Learning,”The 30th Annual Conference on Neural Information Processing Systems(NIPS2016), pp. 3783-3791, (2016).
- Kanagawa, H., Suzuki, T., Kobayashi, H., Shimizu, N., and Tagami, Y.:”Gaussian process nonparametric tensor estimator and its minimax optimality,”The 33rd International Conference on Machine Learning (ICML2016), pp.1632-1641, (2016).
- Suzuki, T.:”Convergence rate of Bayesian tensor estimator and its minimax optimality,”The 32nd International Conference on Machine Learning (ICML2015), pp.1273-1282, (2015).
- Suzuki, T.:”Dual Averaging and Proximal Gradient Descent for Online AlternatingDirection Multiplier Method,”International Conference on Machine Learning (ICML2013), pp. 392-400, (2013).
- Suzuki, T., and Sugiyama, M.:”Fast learning rate of multiple kernel learning: trade-off betweensparsity and smoothness,”The Annals of Statistics, vol. 41, number 3, pp. 1381-1405, (2013).
- 鈴木大慈：『確率的最適化（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』．講談社，2015年8月8日．