データサイエンス学部 川端 智紀さんが、DEIM2024で「学生プレゼンテーション赏」を受賞！
2024.04.26
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データサイエンス学部 4年の川端 智紀さんが、2024年2月28日（水）～3月1日（金）、4日（月）、5日（火）にアクリエひめじ（兵庫県姫路市）（現地とオンライン）で開催された、顿贰滨惭2024第16回データ工学と情报マネジメントに関するフォーラムにて、「学生プレゼンテーション赏」を受賞しました。
受赏者
データサイエンス学部
データサイエンス学科4年（受赏当时）
指导教员
データサイエンス学部
戸田 浩之 教授（Behavioral Data Science）
受赏内容
顿贰滨惭2024第16回データ工学と情报マネジメントに
関するフォーラム
学生プレゼンテーション赏
発表题目
交通计测地点の増加に対応する知识転移を用いた时空间グラフモデリング
データサイエンス学部
データサイエンス学科4年（受赏当时）
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指导教员
データサイエンス学部
戸田 浩之 教授（Behavioral Data Science）
受赏内容
顿贰滨惭2024第16回データ工学と情报マネジメントに
関するフォーラム
学生プレゼンテーション赏
発表题目
交通计测地点の増加に対応する知识転移を用いた时空间グラフモデリング
今回の発表について川端さんに解説していただきました。
本研究では深层学习*1を活用した交通量予测に取り组んでいます。従来の技术で高い予测精度を得るためには多くの観测データを必要としますが、実际の都市における交通计测地点は时间とともに変化しており、十分な量の観测データが得られないことがあります。そこで本研究では交通计测地点数が変化する前のデータから得られる知识を用いることで、変化后のデータが少ない状况下においても、深层学习を用いた高精度な予测を可能にしました。
本研究では深层学习*1を活用した交通量予测に取り组んでいます。従来の技术で高い予测精度を得るためには多くの観测データを必要としますが、実际の都市における交通计测地点は时间とともに変化しており、十分な量の観测データが得られないことがあります。そこで本研究では交通计测地点数が変化する前のデータから得られる知识を用いることで、変化后のデータが少ない状况下においても、深层学习を用いた高精度な予测を可能にしました。
川端 智纪さんのコメント
この度は、学生プレゼンテーション赏を頂き大変光栄に思います。研究を指導して頂いた戸田先生、学会に携わっていただいた皆様にこの場をお借りして心より御礼申し上げます。今回の学会参加の経験を糧に、大学院進学後も研究に精進していきたいと思います。
この度は、学生プレゼンテーション赏を頂き大変光栄に思います。研究を指導して頂いた戸田先生、学会に携わっていただいた皆様にこの場をお借りして心より御礼申し上げます。今回の学会参加の経験を糧に、大学院進学後も研究に精進していきたいと思います。
指导教员 戸田 浩之教授のコメント
受赏おめでとうございます！
川端君は、研究室に配属された直后から、人流及び交通流の予测に関する强い兴味を持ち、関连する研究の调査を精力的に进めてきました。実社会の课题に対して高い価値を提供する研究テーマを设定し、その解决に向けた技术検讨と実験に热心に取り组んだ结果、この度の受赏につながったのだと思います。大学院でも、これまで通り研究に対して谦虚な姿势を保ちながら、さらなる精进を重ねていって欲しいです。
用语説明
*1 深層学習：人間の脳の働きに着想を得た方法で、大量のデータから、データの背後にあるルールやパターンを学び取る人工知能技術の一種。
受赏おめでとうございます！
川端君は、研究室に配属された直后から、人流及び交通流の予测に関する强い兴味を持ち、関连する研究の调査を精力的に进めてきました。実社会の课题に対して高い価値を提供する研究テーマを设定し、その解决に向けた技术検讨と実験に热心に取り组んだ结果、この度の受赏につながったのだと思います。大学院でも、これまで通り研究に対して谦虚な姿势を保ちながら、さらなる精进を重ねていって欲しいです。
用语説明
*1 深層学習：人間の脳の働きに着想を得た方法で、大量のデータから、データの背後にあるルールやパターンを学び取る人工知能技術の一種。
