活動報告

活動目的・内容

【活動目的】実験や観測で得られるデータの解析は，自然科学のどの分野においても必要である．データの潜在情報を抽出するために機械学習的手法が広い分野で使われており，手法の習熟は近年の重要事項と言って良い．本SGでは各手法の習得を目指し，それぞれの分野における機械学習などのデータ科学的手法の適用可能性を探索した．既存手法との比較検討や手法の理論的考察を含め，包括的に整理することが目的である．
 

【内容】本SGでは前期期間は５回の会合で手法を学習した．人数は各回5〜10人ほど，場所は理学研究科1号館335室（MACSプロジェクトスペース）を利用した．演習内容としては，言語はPython，開発環境はJupyter Notebook を用いた．さらにTAにデータ科学教材の作成補助を依頼，教材整備を行った．後期期間はTAとして雇用した院生２名の活動を中心に，それぞれのテーマでのデータ科学的手法の学習と研究を行った．
 

活動成果・自己評価

【活動成果】参加者の簡便性を重視し，SGミーティングは代表教員が準備したサンプルプログラムをなぞる形で実施した．内容としては，機械学習手法ライブラリである scikit-learn を用いて，多層パーセプトロン(MLP)，決定木等の一通りの解析手法を習得し，附属地磁気世界資料解析センター提供の気象庁柿岡地磁気観測所のデータからのパターン抽出を試した．また，TAは基礎的な統計解析のR Studioで用いる教材の整備を行った．TAによる研究活動は(1)PythonによってReservoir の実装と「なぜ学習がうまくいくか」を探るための解析 (2)MATLABを用いて，画像解析手法を習得し，自身の研究に関連する鉱物画像を題材に輪郭抽出手法の実装とテストを教員の指導の下で行った．
 

【自己評価】登録学生の所属専攻や系は数学，物理，地球物理，化学と幅広く，データ科学的手法のニーズは顕となった．今年度はTAとして主体的に学習・研究を進める修士の学生が２名おり，SGを運営する上で良い起爆剤となった．いずれのTAの取り組んだテーマも自身の専門とは異なったが，TAが自走して取り組んでおり，彼らを素直に褒めたい．代表教員としても大いに刺激を受けた．昨年度はボトムアップに注力したために基礎的内容に留まって学生の興味を伸ばせなかったが，今年度は逆にTAとして主体的に動いてくれた学生に集中したため他の参加者に対して取りこぼしがあったことは残念に思っている．SG実施時におけるバランスについては今後改善していきたい．
 

参加メンバー