logo




suzuki

データサイエンティスト
博士(理学)
鈴木 裕行
Hiroyuki SUZUKI

数学を研究していた際、近似をするということがとても重要でした。近似により、一般的な対象を単純化し、解析を容易にすることができます。近似の概念により、数学は大きく発展してきました。

物理学でも近似は重要です。人間には真の法則は分からないとしても、理論が現象を近似できているか実験で検証をし、さらに実験データを説明できるような理論を構築する。そういった理論と実験の相互作用で物理学は発展し、世界から近似する法則を見出してきています。

AIの分野は現実の問題をうまく近似できたことで、近年注目を浴びています。理論的背景がわからずとも、問題解決の道具として有効に扱うことは可能です。しかしながら、それではどこかで行き詰まってしまえば、そこからの進展はあり得ません。AIの分野の未来のためには理論の進展も欠かすことのできないものです。

ビジネスの場では理論より技術が優先されることが多々あるでしょう。しかしながら、私の数学を研究してきた経験を活かし、理論的背景をおさえて業務に取り込むことがサービスの向上につながると信じています。

(2020/1)


1983年 京都府中郡峰山町(現京丹後市) 生まれ
2005年 東京都立大学 理学部 数学科 卒業
2007年 東京工業大学 大学院理工学研究科 数学専攻 修士課程修了
2010〜2013年 麻布中学校・高等学校 非常勤講師
2014年 東京工業大学 大学院理工学研究科 数学専攻 博士課程修了
博士(理学) 確率論の研究
2014年 中央大学 理工学部 物理学科 助教
慶應義塾大学 理工学部 数理学科 非常勤講師
首都大学東京 大学院理工学研究科 数理科学専攻 非常勤講師
お茶の水女子大学 理学部 数学科 非常勤講師
2016年 跡見学園中学校・高等学校 専任講師
2018年 JamGuard株式会社
2020年 ルートエフ・データム株式会社


数学全般(主に解析学、確率論)
ベイズ統計学
数理モデルの相転移現象
統計力学
機械学習による時系列分析