| Project/Area Number |
24KJ0452
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
関本 快士 山形大学, 大学院理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2024-04-23 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2025: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2024: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Outline of Research at the Start |
異常検知は、機械学習に基づいて異常データを自動検知する技術であり、クレジットカードの不正利用といった実社会の「異常」の検出に利用される。従来の異常検知モデルは、学習や検知において欠損がない完全データを要する。しかし、不完全データが得られることは少なくないため、不完全データを扱える異常検知システムの研究が進められているが、現状のモデルは限られた特定の欠損パターンのみへの対応に留まっている。そこで本研究では、あらゆる不完全データに対応できる汎用的な高性能異常検知システムの開発を目指す。
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