片山　翔太

【研究内容】 情報技術の発展やIT環境の整備に伴って、大規模データが簡単に得られるようになりました。私は大規模データから有益な情報を抽出するための方法論を、統計科学・機械学習の視点から理論的に研究しています。推定値の効率的計算は機械学習から、その分布等については統計科学からアプローチしています。特に、高次元漸近分布、スパース推定、最適化アルゴリズムの統計的性質、外れ値にロバストなモデリング、大規模検定など幅広く研究を進めています。機械学習を用いた経済分析にも興味があります。 【学生の皆さまへ】 統計科学や機械学習の理論を勉強してみませんか？ 経済・経営学に基づく意思決定を学んできた皆さんがこれを身につけ、文理融合的な思考を駆使して、昨今のデータ社会で活躍できることを望みます。

• グラフィカルモデリング
• /ロバスト推測
• /モデル選択
• /スパース推定
• /高次元データ

統計科学