竹内 純一(たけうち じゆんいち) | データ更新日:2024.06.27 |
大学院(学府)担当
学部担当
その他の教育研究施設名
ホームページ
https://kyushu-u.elsevierpure.com/ja/persons/junnichi-takeuchi
就職実績-民間機関等
就職実績有, 1989年-2006年
NEC 中央研究所
NEC 中央研究所
取得学位
博士(工学)
学位取得区分(国外)
なし
専門分野
学習理論,情報理論,機械学習
外国での教育研究期間(通算)
01ヶ年01ヶ月
活動概要
多量のデータから知識を抽出するための機械学習技術について,主に以下の三つの項目について研究している.
1. MDL原理
学習理論の基本問題であるモデル選択に関して,確率的コンプレキシティ(SC = Stochastic Complexity) の研究を行っている.SC はデータに含まれる情報量を測る規準であり,モデル選択の範囲を超えて,学習に関する指導原理をなす.
2. 深層学習の理論
深層学習はその有用性の高さから広く普及しているが,その理論基盤は確立していない.主としてMDL原理に基づく理論の研究を行っている.
3. 情報幾何
情報幾何は,確率分布のなす集合の幾何学的性質を考察し,統計的推測に対して直感的理解を得る方法である.本研究では,特に Bayes 予測法の解析,Markov モデルの幾何学の考察等を行っている.
4. 応用
サイバーアタックなどのセキュリティインシデントを通信ログから検知/予測する問題とMRIのデータ処理技術について機械学習の立場から手がけている.
1. MDL原理
学習理論の基本問題であるモデル選択に関して,確率的コンプレキシティ(SC = Stochastic Complexity) の研究を行っている.SC はデータに含まれる情報量を測る規準であり,モデル選択の範囲を超えて,学習に関する指導原理をなす.
2. 深層学習の理論
深層学習はその有用性の高さから広く普及しているが,その理論基盤は確立していない.主としてMDL原理に基づく理論の研究を行っている.
3. 情報幾何
情報幾何は,確率分布のなす集合の幾何学的性質を考察し,統計的推測に対して直感的理解を得る方法である.本研究では,特に Bayes 予測法の解析,Markov モデルの幾何学の考察等を行っている.
4. 応用
サイバーアタックなどのセキュリティインシデントを通信ログから検知/予測する問題とMRIのデータ処理技術について機械学習の立場から手がけている.
本データベースの内容を無断転載することを禁止します。
九大関連コンテンツ
QIR 九州大学学術情報リポジトリ システム情報科学研究院
システム情報科学研究院
- デバイスシミュレータを用いた論理回路のソフトエラー解析
- ハイブリッド環境下の大学図書館における学術情報サービスの構築
- A Run-Time Power Analysis Method using OS-Observable Parameters for Mobile Terminals
- Microwave-assisted magnetization reversal in a Co/Pd multilayer with perpendicular magnetic ...
- Modeling Costs of Access Control with Various Key Management Systems