2023年9月6～8日開催の第22回情報科学技術フォーラム(FIT2023)において、理工学研究科 情報工学専攻 田儀樹さんの論文がFIT奨励賞を受賞しました。多数の通常的事例から少数の危機的事例を見つけ出す機械学習技術(不均衡データ分類)は、がんの診断、交通事故の予測、ネットワーク不正侵入の検知など、リスクを伴う分野に必要です。田儀さんは、従来手法にはない新たな損失関数をニューラルネットワークに組み込み、高性能な不均衡データ分類器を開発しました。この分類器は深層学習への展開、および、リスクを伴う様々な分野への応用が可能です。

受賞名

第22回情報科学技術フォーラム(FIT2023) FIT奨励賞

発表題目

混同行列に基づく不均衡データ分類ニューラルネットワーク

発表者

田儀樹　理工学研究科　情報工学専攻　博士課程(前期課程)　1年次生

連名者

大崎美穂（理工学部 情報システムデザイン学科 教授）
片桐滋（理工学部 情報システムデザイン学科 名誉教授）
大西圭（九州工業大学 情報工学部 准教授）