研究室概要
古賀研究室の専門はアルゴリズムとデータ構造です。とくに検索の一種である類似検索アルゴリズムに力を
入れて研究しています。アルゴリズムを考案して画像データ・時系列データ・SNSデータなどを用いて
実装評価するというスタイルで研究を進めます。どちらかと言えば、アルゴリズム理論というよりはアルゴリズム
応用よりです。ですので、古賀研究室でやっていくにはプログラミング能力(主にC++)が必要です。一方で、
アルゴリズムがどうして効率良いのかを説明できるということは重視しますので、アルゴリズムの理論計算量についての
知識も必要になって来ます。
向いている学生はアルゴリズムに興味を持てる人ということになります。
- ここ2,3年はストリームデータや時系列データのように時間と共に変化するデータを対象とした類似検索をメインテーマとしています。昨年度は応用として株価データの予測もやりました。
- ストリームデータの性質が変化したことをどう高速に検出するか (コンセプトドリフトの検出) についても力を入れて研究しています。
研究室公開
- 第1回 11/11(月)16:30～ 対面での説明会 集合場所西10号館 827
- 第2回 11/15(金)16:30～ 対面での説明会 集合場所西10号館 827
- 第3回 11/19(火)16:30～ 対面での説明会 集合場所西10号館 827
- その他、個別面談も受付けます。また、11/24のオープンキャンパスでは研究室公開しています。
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面談について
古賀研究室で配属希望を出すための面談は必須ではありません。ただし、古賀研究室の研究内容を理解するために説明会への参加をお勧めしています。面談の希望がある場合はメールで申し込んでくれれば対応します。対面もしくはzoomでの面談を実施します。
研究テーマ例
近年の古賀研での研究テーマの例です。あくまで例なので、これ以外のテーマに取り組むことも可能です。
- ストリームデータに対する類似検索
- ストリームデータに対する高速なコンセプトドリフト検出
- 木構造や文字列を対象とした類似検索のハッシュを用いた高速化
- 深層ハッシュを利用した画像類似検索
- 圧縮アルゴリズムを利用したパターン認識
- 情報指向ネットワークにおける輻輳制御アルゴリズム
- 高速クラスタリングアルゴリズム
大学院へ進学した場合
修士課程では、国際会議やジャーナルなどでの査読を通過するレベルまで研究が到達することを目指しています。実際、国際会議で発表している率はそれなりに高いです。
最近の発表実績は
こちらをご覧ください。
