データサンプリングを前提とした機械学習の包括的枠組み

• Project/Area Number: 24K03002
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Basic Section 60030:Statistical science-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 末廣 大貴 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (20786967)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 備瀬 竜馬 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (00644270)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2028: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2027: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000); Fiscal Year 2026: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
• Keywords: 機械学習 / サンプリング / オンライン予測

Outline of Research at the Start

本研究では学習問題における「学習目的」（分類精度，適合率，回帰精度の最大化など）と「教師データ条件」（教師ありデータ，半教師ありデータなど）に着目し，汎用化に取り組む． 具体的には，以下の３つを明らかにする．
①多様な学習目的に対応する汎用データサンプリングの枠組み
②多様な教師データ条件に対応する汎用データサンプリングの枠組み
③複数の教師データ条件に対応する汎用データサンプリングの枠組み