代表者：物理・数理学科　小林　祐一朗
期　間：2023年4月1日～2026年3月31日
  • 構成メンバー　※2023年4月現在 
    物理・数理学科　助 教 小林　祐一朗　（代表者）
  • 概要

    近年の機械学習手法の発展により，数百万変数をもつようなデータであっても，とりわけ利用可能なデータの数が大きい場合には，極めて精度の高い予測が可能となってきた．これらの予測技術の発展は，画像データ，音声データ，文字データのように，一定の型をもつデータを扱う分野では特に顕著である．一方で，経済や金融の分野においては，会社企業を例とすればわかるように，一つの対象が数値時系列・カテゴリカルなデータ・地理情報・自然言語・ネットワーク（企業間の取引や提携関係）など，多様なデータによって特徴づけられることが一般的である．本研究では，こうした多様なデータを統合して「ネットワーク」の形に変換することで，複雑な構造をもつデータも，解釈可能な形で一括して分析できるような汎用的な枠組みを構築することを目指す．