複雑多様データに対する予測スパース統計モデリング手法の開発研究

Research Project

Project/Area Number	23K11008
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60030:Statistical science-related
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	川野秀一九州大学, 数理学研究院, 教授 (50611448)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	スパースモデリング / 統合解析 / マルチタスク学習 / ベイズモデリング
Outline of Research at the Start	スパース推定に基づく統計モデルにより，疎構造を持つデータから有用な情報を抽出することが可能となった．スパース推定によるモデリング研究の中でも，予測を目的とした研究はその重要性からこれまでに数多く行われてきている．しかし，近年の複雑・多様なデータに対応するためには，これまでの解析技術をより深化させる必要がある．本研究では，スパース推定に基づく予測統計モデリングを発展させるとともに，開発した手法を様々な実データへ適用し，新たな知識発見を狙う．