KAKEN — 研究課題をさがす | 研究者番号: 90549180

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検索結果: 3件 / 研究者番号: 90549180

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1. 潜在空間最適構成理論の構築と経済学、医学、生成系AIへの応用

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
審査区分	中区分61:人間情報学およびその関連分野
研究機関	東京大学
研究代表者	山西健司東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授
研究期間 (年度)	2024-04-01 – 2027-03-31交付
キーワード	潜在空間 / 機械学習 / 記述長最小原理 / 緑内障 / 生成系AI
研究開始時の研究の概要	AI・データサイエンスでは、大量のデータから有用な知識を抽出することが求められている。そのため、実データを「潜在空間」に埋め込むことで、その特徴を表現し、これを実際のタスク（分類、予測、異常検知等）に活用されてきた。その際、従来では潜在空間は予め与えられたものとして扱われてきた。しかしながら、潜在空 ...

2. 予兆検知のための数理的手法の開発と経済学・医学への応用

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
審査区分	中区分61:人間情報学およびその関連分野
研究機関	東京大学
研究代表者	山西健司東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2024-03-31完了
キーワード	予兆情報学 / 記述長最小原理 / 異常検知 / 変化検知 / 緑内障進行予測 / ネットワーク / モデル選択 / グラフ埋め込み / 予報情報学 / 機械学習 / データサイエンス / 埋め込み / 経済予兆検知 / 潜在構造変化検知 / 経済危機予測
研究開始時の研究の概要	ビッグデータ時代においてデータから危険事態の発生や変化を早期検知することは重要な課題である。本研究では時系列データから変化や異常の予兆を早期検知するための科学的方法論を開発し、「予兆情報学」の確立をめざす。そのために数理・物理予兆情報学、経済予兆情報学、医療予兆情報学に分けて実施する。数理予兆情報学 ...
研究成果の概要	データから危険事態の突発的な発生や新しい変化を早期に検知することは重要な課題である。本課題はデータサイエンスの分野で異常検知、変化検知として急成長し、リスク管理や障害検知などのビジネス分野で応用されてきた。しかし、異常や変化は突然起こるとは限らない。むしろ、漸進的に出現し、過渡期に「予兆」が現れる場 ...

この課題の研究成果物	国際共同研究 (9件) 雑誌論文 (62件うち国際共著 7件、査読あり 56件、オープンアクセス 38件) 学会発表 (32件うち国際学会 18件、招待講演 15件) 図書 (6件) 産業財産権 (1件)

3. 潜在的ダイナミックスの情報論的学習理論の研究

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
研究分野	知能情報学
研究機関	東京大学
研究代表者	山西健司東京大学, 情報理工学(系)研究科, 教授
研究期間 (年度)	2011-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	情報論的学習理論 / データマイニング / 潜在的ダイナミクス / 機械学習 / ビッグデータ / 変化検知 / 潜在変数モデル / 潜在的ダイナミックス / モデル選択 / 異常検知 / ネットワーク
研究成果の概要	大量のデータから価値ある情報を抽出するデータマイニング技術はますます重要になっている。従来技術では、データの表層的な関係性を抽出することが主であった。しかし、実際には、データの表面に現れない潜在的情報の動きを発見することが、より重要な知識発見をもたらす。そこで、本研究では、データに内在する潜在的情報 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (12件うち国際共著 2件、査読あり 9件、謝辞記載あり 3件、オープンアクセス 1件) 学会発表 (53件うち国際学会 4件、招待講演 10件) 図書 (3件) 備考 (8件)