| ゼミナールI講演 |
|---|
| 日時(Date)： | 平成29年5月17日(水)3限 (13:30 -- 15:00) Wed., May 17th, 2017 (3rd Period, 13:30 -- 15:00) |
|---|---|
| 場所(Location)： | L1 |
| 司会(Chair)： | 吉野先生 |
| 講演者(Presenter)： | 竹内 孝 (Koh Takeuchi) NTT |
|---|---|
| 題目(Title)： | データ解析による都市のパターンとリズムの理解 |
| 概要(Abstract)： |
時空間データとは、いつ・どこで観測値が得られたかという補助情報を持つデー タである。近年ではIoTデバイスやSNSサービスの普及により、都市・国家レベル の広域をカバーする時空間データが毎時毎分毎に観測されるようになった。本講 演では、このように膨大な時空間データを解析し、データの中に隠された人の行 動パターンとそのリズムを抽出するための一技術として、時空間テンソル分解法 を紹介する。時空間テンソル分解とは、観測位置の距離や時刻の前後関係を表す グラフ補助情報を用いたテンソル分解法であり、既存のテンソル分解よりも滑ら かで汎化性能の高いパターン抽出を可能とする特徴を持つ。本技術を用いて、都 市交通流データやシェアリングエコノミーに関わるデータを解析した事例の紹介 を行い、時空間データ解析から得られる俯瞰的な都市に関する知見の面白さ、ま た、その価値・可能性について話題の提供を行いたい |
| 講演言語(Language)： | Japanese |
| 講演者略歴(Biography)： | 2009年 早稲田大学理工学部電気・情報生命工学科卒業．2011年 同大学大学院 修士課程修了．2011年 日本電信電話株式会社入社．大学ではスパースコーディ ング、ブレインマシンインターフェースの時系列データ解析に取り組む．入社 後，NTTコミュニケーション科学基礎研究所 知能創発環境研究グループで 行列因子分解、ベイジアントピックモデルなどの統計的機械学習理論に関する 研究に従事．機械学習・データ科学センタ兼務．第28回人工知能学会全国大会 優秀賞，2015年度人工知能学会研究会優秀賞受賞． |