統計的学習理論

データマイニング，ゲノムデータ，パターン認識などの分野では，大量のデータから学習を行い，観測されていない未知のデータについて適用できる情報をできる限り多く抽出すること（汎化）が要求される．このためにサポートベクトルマシンやニューラルネットを利用した学習が注目されており，関連する新しいモデルや手法が次々と提案されている．確率・統計，最適化，アルゴリズム，統計物理など数理情報のさまざまな方法が活躍している．