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佐野 夏樹


ホーム >  教員情報 >  総合情報学部 >  さ行 >  佐野 夏樹

研究分野
応用統計学
データマイニング

所属学会
応用統計学会
日本品質管理学会
日本オペレーションズ・リサーチ学会
日本ダイレクトマーケティング学会

e-mail

メールアドレス

所属 数理情報学系/データサイエンス研究室 職名 教授
研究テーマ 機械学習手法の工程管理への応用に関する研究
購買履歴データやセンサーデータを用いた消費者行動に関する知識発見
機械学習手法の効率的なハイパーパラメータ設定に関する研究
ロバストなブースティングに関する研究
ミクロデータの匿名化に関する研究

メッセージ

学部時代は多変量解析・品質管理の研究室にて卒業研究を行いましたが,大学院入学後は,統計学の応用先をデータマイニング等の情報工学分野にも広げながら,様々な分野で統計解析を行ってきました.「統計学は科学の文法である」と有名な統計学者カール・ピアソンも言っています.物事をデータにもとづいて客観的に判断する習慣を身につけてください.

研究内容

応用統計学:統計手法や機械学習手法を応用領域のデータに適用したり、手法を改良し、数値実験により、性能評価を行います。特定の応用分野に関心を持ち、その分野の問題を解決するというよりも、様々な分野にモデルを適用する事に興味を持っています。

データマイニング:近年、ビッグデータという言葉が盛んに言われますが、大量データの中から、知識発見を行う技術の総称をデータマイニングと呼びます。大量のデータは、そのまま、統計・機械学習モデルを適用できるわけではなく、適用する手法に適したデータを作るための前処理が必要になります。この様な前処理も含めたトータルな分析力を養います。

発表・著書等

論文・著書など

詳細についてはresearchmapを参照して下さい。

査読論文

“Improving Adaptive Pairing Method in Incomplete Paired Comparison Design”
Yuki Bando, Natsuki Sano, Mirai Tanaka and Tomomichi Suzuki, Total Quality Science, Vol.3, No.2, pp.59-68, Jan. 2018.

“Construction of defect detection system for image data using machine learning and image processing”
Kenta Yoshida, Natsuki Sano, Mirai Tanaka and Tomomichi Suzuki, Total Quality Science, Vol.3, No.2, pp. 46-58, Jan. 2018.

“Defect Detection Using Unanimous Vote Among Mahalanobis Classifiers for Each Color Component”
Natsuki Sano, Yuki Mori and Tomomichi Suzuki, The Review of Socionetwork Strategies, Vol.12, No.2, pp.1-11, Dec. 2017.

“Statistical analysis of influenza propagation pattern using prescription data from Tochigi Prefecture”
Ryo Suzuki, Yuzuru Hayashi, Natsuki Sano, Mirai Tanaka and Tomomichi Suzuki, Total Quality Science, Vol3, No.1, pp.35-45, Aug. 2017.

“Defect detection for improving inspection process using orthogonal array: A case study of cylindrical metal products”
Tatsuya Iwasawa, Natsuki Sano, Mirai Tanaka and Tomomichi Suzuki, Total Quality Science, Vol3, No.1, pp.11-21, Aug. 2017.

“Efficient Hyper Parameter Selection for Support Vector Regression using Orthogonal Array”
Natsuki Sano and Tomomichi Suzuki, International Journal of Computational Intelligence studies, Vol6, No.1, pp.40-51, Aug. 2017.

“Mathematical optimization approach for estimating the quantum yield distribution of a photochromic reaction in a polymer”
Mirai Tanaka, Takashi Yamashita, Natsuki Sano, Aya Ishigaki, and Tomomichi Suzuki, American Institute of Physics Advances, Vol.7, No.1, Jan. 2017.

“Estimation of customer behavior in sales areas in a supermarket using a hidden Markov model”
Natsuki Sano, International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms, Vol5, No.2, pp.135-145, Apr. 2016.

“The Influence of Sales Areas and Bargain Sales on Customer Behavior in a Grocery Store”
Natsuki Sano and Katsutoshi Yada, Neural Computing and Applications,Vol26, No.2, pp. 355-361, Feb. 2015.

“カーネル主変数選択法とその応用”
佐野夏樹,黒木学,品質,Vol43, No.3, pp.125-138, 2013年7月.

“カーネルMT法とその応用”
佐野夏樹・黒木学,品質, Vol.42, No.1, 127-138, 2012年1月.

“A Robust Ensemble Learning Uzing Zero-One Loss Function”
Natsuki Sano, Hideo Suzuki and Masato Koda, Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol51, No.1, pp.95-110, 2008年3月.

“AdaBoostを用いた顧客スコアリング”
佐野夏樹・鈴木秀男・竹林実,Direct Marketing Review, Vol4, pp.11-19, 2005年3月.

“A Robust Boosting Method For Mislabeled Data”
Natsuki Sano, Hideo Suzuki and Masato Koda, Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol47, No.3, pp.182-196, Sep. 2004.

“工程に自己相関がある場合の分散モニタリング管理図-ブートストラップ法を用いて”
佐野夏樹・鈴木秀男,品質, Vol32, No.3, pp.75-87, 2002年7月.

学位・研究業績等