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Optimization, machine learning and signal processing
We are dedicated to optimization, machine learning, and signal processing, and their theories, algorithms, and applications for small- and large-scale data. Specifically, we address optimization algorithms, linear & non-linear optimization problems, convex & non-convex optimization problems, classification and clustering problems, distance and space learning problems, and structure learning. Our focus includes the development and validation of optimization and learning algorithms, the establishment of new machine learning models, and those practical applications. For those items, we tackle with respect to theoretic approaches and numerical evaluations. Its applications range from data analysis, computer vision, video surveillance, network traffic analysis, distributed sensing, graph analysis, and so on.
最適化，機械学習，信号処理
笠井研究室では，スモールデータからビッグデータを対象とした最適化，機械学習，信号処理の理論と応用について研究しています．特に，最適化アルゴリズム，線形&非線形最適化問題，凸&非凸最適化問題，分類・識別・クラスタリング学習問題，距離・空間学習問題，構造制約付き最適化・学習問題等，に着目しています．研究対象は，最適化・学習のためのアルゴリズムの開発とその評価，最適化・学習モデルの構築，またアプリケーションへの適用について，数値実験と理論的解析の両面からアプローチします．対象とするアプリケーション分野は，コンピュータ・ビジョン，バイオデータ処理，医療画像，映像カメラ監視，ネットワークトラヒック解析，データ解析，分散センシング，グラフ解析など，多彩です．
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