研究者

J-GLOBAL ID：201401053422836815 更新日: 2024年02月01日

鈴木郁美

Suzuki Ikumi

研究分野 (1件)：知能情報学

研究キーワード (4件)：高次元データ解析 , 機械学習 , ハブネスの軽減 , 自然言語処理

競争的資金等の研究課題 (6件)：

2021 - 2026 単語分散表現の頻度エンコード問題の解消
2021 - 2025 「ハブネス」を活用して行う高次元データの解析
2016 - 2020 大規模データセットに生じるハブ現象の解明とその医療生命系データへの応用
2016 - 2020 ハブネスの数理基盤
2013 - 2016 大規模高次元データの近傍検索・分類に適した類似度尺度の研究

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論文 (21件)：

Toshiki Yamaguchi, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki. Robust Method to Convert HIRAGANA Sequences into Japanese Text. 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2021. 6058-6060
Tomoya Sasaki, Arisa Nakamura, Jun-Ichi Harasawa, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Tatsuhiro Takahashi. Bayesian Optimization With an Auxiliary Classifier for the Development of Polymer Materials. 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2021. 6014-6016
Hiroki Tomori, Tomohiro Koyama, Hiromitsu Nishikata, Akinori Hayasaka, Ikumi Suzuki. Developing a Flexible Segment Unit for Redundant-DOF Manipulator Using Bending Type Pneumatic Artificial Muscle. ROMANSY 23 - Robot Design, Dynamics and Control. 2021. 272-279
Adrian Zambrano, Kazuki Abe, Ikumi Suzuki, Theo Combelles, Kenjiro Tadakuma, Riichiro Tadakuma. Study on visual machine-learning on the omnidirectional transporting robot. ADVANCED ROBOTICS. 2020. 34. 13. 917-930
Target Evaluation for Neural Language Model using Japanese Case Frame. 2020. 251-258

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MISC (8件)：

鈴木郁美. 少数サンプルと高次元データへの確率とグラフに基づくアプローチ(機械学習・データマイニング,<特集>人工知能分野における博士論文). 人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence. 2013. 28. 1. 158-158
鈴木郁美, 原一夫, 新保仁. k近傍法でハブを軽減する類似度尺度. 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告. 2012. 2012. 11. 1-8
鈴木郁美, 原一夫, 新保仁, 松本裕治. 「ハブの出現しやすさ」から見たラプラシアンベースカーネル. 電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning. 2011. 111. 275. 257-262
鈴木郁美, 原一夫, 新保仁, 松本裕治. 係り受け木を利用した単語類似度計算方法とそのシソーラス拡張への応用 (自然言語処理(NL) Vol.2010-NL-199). 情報処理学会研究報告. 2010. 2010. 4. 1-6
鈴木郁美, 原一夫, 新保仁, 松本裕治. グラフを用いたバイオ医療専門用語の類義語獲得. 情報処理学会研究報告. 情報学基礎研究会報告. 2009. 93. 2. 65-70

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