私の卒論の内容に興味を持っていただいて有難うございます。下の概要を読まれてもっと詳しく知りたい！機械学習に興味ある！という方はぜひW2-1021室の鈴木研http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~suzuki/slabhome.htmlへ！
卒論概要
世の中にはたくさんのセンサーがありますがそれらは近年のIoT化の流れを受けて互いにつながり，統合されてきています．例えば次世代のスマートハウスはたくさんのセンサーで人体を計測します．一例として寝ているときは体温を熱センサーで計測し，姿勢を骨格センサーで計測しそれらを統合して睡眠状態を判断できれば，目覚めの最適なタイミングで起こすことができそうです．
しかしセンサーの統合はそう簡単ではなく特に実世界ではあるセンサー情報が欠けてしまうことが多々あります．例えばあるセンサーが一定期間故障したり，たまたま人が計測できない位置にいたり，そもそもセンサー毎で計測するタイミングがずれていたりします．このように片方のセンサーが欠けていると，同時期に計測したもう片方のセンサー情報も活用することができなくなってしまいます．
そこで私はこの本来活用できなかった計測データを利用し，センサー情報の一部が欠損していても統合後の精度低下を抑える手法を提案し，その効果を実験で実証しました．
