AI要約ランダムフォレストと決定木を用いたポケモンデータの統計分析。伝説的ポケモンの分類予測と属性の重要度分析を実施。HP・特攻・特防が判定に重要な特徴であることを特定。

AI要約ポケモン対戦の最適化を統計学的手法で分析している。複数線形回帰を用いてチームビルディングアルゴリズムを開発し、VGCトーナメントデータから競技的有効性を予測する。Rプログラミングで実装している。

AI要約ポケモンデータセット(800サンプル)を用いた分類機械学習研究。SF-Random Forestアルゴリズムで伝説的なポケモンの分類を実施。SMOTEでクラス不均衡に対応し、各評価指標で100%の精度を達成した。

AI要約DCGANを用いたポケモン画像生成研究。深層畳み込みGANでポケモンキャラクターの合成と生成を実施。画像合成技術の適用例として実装されている。