جونبي كوميياما

يشغل البروفيسور كوميياما، إلى جانب عمله في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، منصب باحث زائر في مركز ريكن للمشروعات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي (RIKEN AIP). وقد شغل سابقًا منصب أستاذ مساعد في قسم التكنولوجيا والعمليات والإحصاء في كلية ستيرن للأعمال بجامعة نيويورك، كما عمل باحثًا مشاركًا في جامعة طوكيو، حيث حصل على درجة الدكتوراه في علم المعلومات من كلية الدراسات العليا لعلوم وتكنولوجيا المعلومات في جامعة طوكيو.

•  زمالة أبحاث ما بعد الدكتوراه من معهد العلوم الصناعية في جامعة طوكيو
•  دكتوراه من جامعة طوكيو
•  ماجستير الهندسة في الفيزياء التطبيقية من جامعة طوكيو

• باحث زائر في معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لمؤسسة ريكن (RIKEN AIP) منذ عام 2024.
• محرر مشارك في وقائع وتقرير مؤتمر بحوث تعلّم الآلة (Transactions on Machine Learning Research) منذ عام 2024.
• المترجم الياباني للكتاب المعروف "التعلّم الاحتمالي للآلة: مقدمة" (Probabilistic Machine Learning: An Introduction)، وهو كتاب تمهيدي في تعلّم الآلة من تأليف كيفن ميرفي.
• ظهرت أبحاثه في مؤتمرات ومجلات مرموقة مثل NeurIPS، وICML، وAISTATS، وKDD، وMathematics of Operations Research، وManagement Science.

• دراسة بعنوان: “Minimax Optimal Algorithms for Fixed-Budget Best Arm Identification”، قام بإعدادها كل من Junpei Komiyama, Taira Tsuchiya, and Junya Honda، ونُشرت في مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية (NeurIPS)، 2022.
• دراسة بعنوان “Anytime Capacity Expansion in Medical Residency Match by Monte Carlo Tree Search”، قام بإعدادها كل من Abe Kenshi, Junpei Komiyama, Atsushi Iwasak، ونُشرت في المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي (IJCAI)، 2022.
• دراسة بعنوان “On Statistical Discrimination as a Failure of Social Learning: A Multiarmed Bandit Approach”، قام بإعدادها كل من Junpei Komiyama, Shunya Noda. ، ونُشرت في مجلة العلوم الإدارية. *مكافآت التعلم، لاسيما كيف يمكن لنظم تعلم الآلة استكشاف أفضل آلية لصنع القرار.