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センシング技术の向上に伴い、様々なデータが利活用できるようになっています。一方で、データを适切に処理?分析することは、データに隠された构造を明らかにする上で必要不可欠な技术です。近年では、机械学习や础滨による分析方法の有用性が认识されている一方で、ブラックボックスな构造を用いた分析による不利益も知られています。私の研究では、ベイズ统计学の枠组みを用いて、数理モデルやデータに関する事前知识と机械学习的なアプローチを融合することにより、柔软さと解釈性の高い构造を同时に兼ね备えた分析技术を开発することを目指しています。また、开発した技术を社会的に重要なデータ分析课题に适用していくことも目指しています。