統計的機械学習、
ベイズ推定、
分子生物学

— ひとまずでいいので、なにか目指すものをもつことをお勧めします。そういうものがあれば、自分が進むべき方向が見えてくるし毎日の生活でやるべきことがはっきりしてきます。迷いが減ります、。もし違っていたと思ったら？　その時に軌道修正するだけです。最初からベストの選択をすることは無理難題です。

統計的機械学習やベイズ推定は，データの背後に潜む法則（規則や構造）を推定する方法を研究する分野です．最近は深層学習でも注目を浴びている分野です．一方，自然界は長い時間をかけて多種多様な生物をデザインしており，近年これらに関するデータがゲノムワイドそしてプロテオームワイドに蓄積されています．今後この傾向はますます強まることが見込まれます．そこで私は，蓄積された大量生物データからその背後に潜む法則を推定するための数理的手法の研究・開発を行っています．具体的には，まずデータや法則を計算機上で扱えるように数理モデル化します．次に，尤もらしい解を得るための評価関数を設計し，これを最適化するアルゴリズムを開発・実装し，計算機実験を行います．出力結果を解析しモデルや評価式の設計にフィードバックをかけることを繰り返します．なかなかうまくいかない場合が多いのですが，息をのむような素晴らしい出力が現れる瞬間は格別です．

Computational biology、バイオインフォマティクス、情報科学