機械学習（Machine Learning）は、人工知能（ＡＩ）の一分野で、人間が行うような学習をコンピュータにやらせようとする研究分野です。
学習とは、いろいろな経験を経ることで、何かの能力が高くなるということです。これは、経験から何かの知識（どういう条件のとき、何をしたら良いか、と言うようなルール）を見つけてくることでも可能ですし、また、システムを少しずつチューニングすることでも、できます。
研究紹介シート (pdf)
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犬塚研究室
機械学習とデータマイニングMachine Learning and Data Mining キーワード ： 知識、人工知能、発見、論理 |
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機械学習（Machine Learning）は、人工知能（ＡＩ）の一分野で、人間が行うような学習をコンピュータにやらせようとする研究分野です。 学習とは、いろいろな経験を経ることで、何かの能力が高くなるということです。これは、経験から何かの知識（どういう条件のとき、何をしたら良いか、と言うようなルール）を見つけてくることでも可能ですし、また、システムを少しずつチューニングすることでも、できます。 | 研究紹介シート (pdf) |
（古典的な）人工知能では、知識を見つけることが好まれます。その方が、何を学習したのか分かり易いからです。研究室では、どうやったら知識を見つけられるか、経験（データ）が色々な理由で誤っているときにはどうしたらよいか、分かり易い知識はどうしたら得られるか、といったことを考えています。
データマイニング（Data Mining）は、正確には、データベースからの知識発見（KDD: Knowledge Discovery in Databases）といいます。大量のデータから、興味深い知識を見つけようという研究分野です。学習の方法を使って研究しますが、能力が上がるかどうかよりも、見つかった知識が興味深いかどうかがポイントです。
当研究室では論理的表現を用いて機械学習やデータマイニングを行う帰納論理プログラミング（ILP:Inductive Logic Programming）という枠組みを中心に研究しています。これは我々の言葉に近い表現力をもつ一階述語論理に基礎を置くもので、知識の表現のために大変強力です。
研究では、学習やデータマイニングの方法を色々考え、実際のデータを使ってコンピュータでそれを試して行きます。 人間はどうやってやっているの？、 実際にそれは役に立つの？、といった点を大事にして研究を進めてゆきます。