機械学習とデータ科学ユニット
機械学習とデータサイエンス（MLDS）ユニットでは、基本的な機械学習アルゴリズムの開発と、機械学習を用いた重要な科学的問題の解決に注力しています。現在、カーネルおよび深層学習モデルを含む高次元データの統計モデル化や、グラフニューラルネットワーク（GNN）や最適輸送問題を含む幾何学的機械学習アルゴリズムに関心を持っています。MLモデルの開発に加えて、データから新しい科学的発見を自動的に見つけるための新しい機械学習手法の開発にも注力しています。 科学的発見を自動的に見つけるための新しい機械学習手法
どのレイヤーで「新しい」のだろ
From the machine learning and data science unit, we have three NeurIPS papers accepted! Congratulations!
Polyak Meets Parameter-free Clipped Gradient Descent. In NeurIPS, 2024.
Scanning Trojaned Models Using Out-of-Distribution Samples. In NeurIPS, 2024.
Learning Structured Representations with Hyperbolic Embeddings. In NeurIPS, 2024.
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山田さんは会社もやっているらしい