Profile
●役職
Professor, DSc at Dept. of Management, Faculty of Economics, Gakushuin Univ.
Fellow of Information Processing Society of Japan
CV in English
学習院大学 経済学部 経営学科 教授 (理学博士），
情報処理学会フェロー
Mission: Business mathematics education "Teach Useful Mathematics by Visualization"
Mission： 「役に立つ数学」「見てわかる数学」の教育実践（分かり易く見せます）
●研究分野
AI-based Industry Analysis, Teaching Economic Math to ChatGPT, Visual Mathematics Teaching, SDGs Analysis in India data
AIによる企業経営情報分析、ChatGPTに経済数学を教える，数学の視覚的教授法、インド州別SDGs達成度分析
●ChatGPTに経済数学を教える
<このテーマで，2024年度科研Cが採択されました．桑名先生，バサビ先生，大島先生が分担です．>ChatGPT4に経済数学を教えているところです。 ご存じのように、ChatGPTは統計処理的AIですので、計算は苦手で、数学問題の解法には 記号処理的AI（Wolfram cloudやAdvanced Data Analysisのようなツール）が必要です。 私も現在、記号処理的AIを使って、ChatGPTに数学問題を解いてもらっています。 しかし、人間の子供が間違えながら四則演算や微分を覚えていくように、ChatGPTも覚えた公式で演繹推論を 行い、試行錯誤をしてくれています。それを観察していると、全て人間がシステムとして作り こむ必要がある記号処理的AIシステムとは違い、統計処理的AIが人間のように自分で演繹推論をしていく数学を学んでいく 可能性を感じます。ChatGPTが短時間で数学を学ぶためには多数のドリル演習をやってみること だと思います。大規模言語モデルならぬ、大規模数学モデルです。教師役は人間ではなく、 記号処理的AIにおかませするとよいと思います。２者の間で高速に問題提出、添削、学びの 繰り返しを行えば、ChatGPTは短時間で数学問題が解けるようになると思います。
●科研報告 生成AIを活用した経済数学問題解法における演繹推論の誤謬とその指導法(2024-2026:24K06215) WEB PAGE（動画多数あり）
●科研B報告
機械学習による企業行動構造の分析の研究(2020-2023:20H01537) WEB PAGE（動画多数あり）*****************************************
News
Scopusで最近の白田の書いた９１件の英語で書いた論文が探せます． SCOPUS preview- ChatGPTの研究：AIET2024バルセロナで発表(2024/7/30) バルセロナ渡航のようす 発表ビデオ in English
- 国際会議でAI分析の英語プレゼンをどうやればよいのか。
白田ゼミではこのような資料で教えています
OPEN PDF
さくらアカデミーでは8月30日に、Basabi Chakraborty先生と白田で講義をします。 「機械学習のクラスタリングについて国際会議で発表する」 - IEEE IC Optimization Techniques for Learning (ICOTL 2023)バンガルール、インド Invited talk (2023/12/7) インド渡航のようす OPEN URL 主催者側のレポート記事（英語）
- 東洋文化研究所のプロジェクトで3人でインド マダナパレ大学でのようす(2023/August)
- Oxford Education Research Symposiumでの発表のため久しぶりにOXFORDへ(2023/7/17-19) Symposium 久しぶりのOxfordのようす
- SHAPに関するSpecial SessionをIIAI2023で開催しました。 on 2023/7/8 Shapley Value Technology for Business Data Analysis
- コロナ明け初めての渡航でスペイン バルセロナに院生と参加。無事帰国しました。
Shapley値のチュートリアル（動画あり） - P＆OM in 2022でDecision Science Institute最優秀論文賞受賞しました。（英語動画は科研B報告にあります） JOMSAでの受賞記念講演
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Activities
- Shapley値のチュートリアルビデオ
T2：機械学習回帰におけるShapley値の理論説明と事例紹介（最強データベース講義 DEIM Version）(mp4とpdf) DEIM 2022 T2 - 最強DB講義 機械学習回帰における Shapley 値の活用法（2023/2/22 猫の日に開催！）
本チュートリアルでは、SHAPの元の理論となったShapleyの公式を、グラフィクス教材を使ってビジュアルに説明するビデオ教材です。 最強DB講義のpageで白田、で検索 - 株価クラスタリングのチュートリアルビデオ
T2：株価分析のための時系列データクラスタリング入門（最強データベース講義 DEIM Version）(mp4とpdf) DEIM 2023 T2 - Shape Analysisのチュートリアルビデオ
[TU-A-2] 統計的形状分析による経済データ分析（最強データベース講義 DEIM Version）(mp4とpdf)
Statistical Shape Analysisは，リーマン距離を使うので，リーマン距離空間における最適化問題，となっています． DEIM 2024資料 最強データベース講義 ビデオ - サッカーチームを強くするにはACADEMY DEVELOPMENT
院生(2022-2023) 松橋氏によるSHAPを使ったサッカーのデータ分析。 DBKDA2023のフルペーパ - イギリスの楽器博物館の写真
サバティカルでOxfordにいたときに、Late Helene La Rueのもとで、楽器のマルチメディアデータベース作成のお手伝いをしていたときに、撮りためた写真です。 整理されていないのですが、ともかく公開しておきます。楽器学物館写真 - グラフィクス奥の細道
コロナのとき、書きためていた数学教材です 学外サイトへ