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研究者一覧

教授Professor
田中 久美子Kumiko TANAKA-ISHII

コミュニケーション科学分野

略歴

1997年 4月
電子技術総合研究所
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2000年 4月
東京大学大学院情報学環 講師
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2003年 3月
東京大学情報基盤センター 助教授
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2005年 4月
東京大学情報理工学系研究科 助教授
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2007年 4月
東京大学情報理工学系研究科 准教授
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2012年 4月
九州大学大学院システム情報科学研究院 教授
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2016年 4月
東京大学先端科学技術研究センター 教授

研究分野

― 記号系を数理的に探求する : 言語・金融・コミュニケーション ―

言語、金融、コミュニケーションは「記号」の系で、さまざまな社会活動は記 号を媒介として行われます。 大規模な社会的な記号系には、いくつかの普遍 的な共通の数理的性質があることが知られています。本研究室ではビッグデー タを検証することを通して、この性質を正確に捉える試みを行い、得られた基 礎的な理解に基づいて、社会実装につながる工学応用を模索しています。

1) ビッグデータを利用した言語・金融・コミュニケーションの数理
多種多様の大規模なデータを用いて、言語や金融といった社会的な記号系がど のような性質を持つかを、統計、情報理論、ネットワーク科学の観点から探り ます。個別分野に絞った研究に加え、分野横断的なアプローチをとることで、 共通する現象の中に本質を捉える試みを行っています。たとえば、報道やブロ グを利用した金融予測や、大規模な情報伝搬シミュレーションなどを試みてい ます。

2) 記号系と深層学習・機械学習手法
記号系に関する数理的理解を元に、深層学習をはじめ機械学習が適切な処理を 行いうるのか、その可能性と限界を吟味し、学習方法の改良の方向性を探りま す。また、現行の学習の技法を基礎として、半教師有り・教師無し学習の手法 を模索しています。

3) 記号系のダイナミクスの複雑系科学
記号系には、異なる種類の系をまたがって、共通の統計物理学的な経験則が成 り立つことが知られています。研究室では大規模な実データに基づき、系を特 徴付ける数理構造を探求しています。

分野:
-複雑系科学の観点からの時系列やネットワークの解析手法や工学応用
-深層学習や機械学習を利用したビッグデータの解析手法や工学応用
-言語の数理モデル・数理言語学
-記号処理的観点からの金融情報学
-コミュニケーションネットワークの数理




  



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