2018 Fiscal Year Final Research Report
Techniques for online decision making based on comparison
Project/Area Number |
16K00305
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Research Field |
Intelligent informatics
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Research Institution | Kyushu University |
Principal Investigator |
Hatano Kohei 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (60404026)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 離散構造 / データ圧縮 / オンライン予測 / 最適化 / スケジューリング / 機械学習 / ブースティング |
Outline of Final Research Achievements |
We regard the online decision problem based on relative comparison as an optimization problem with discrete structures and study not only the problem itself but also related areas such as learning theory, optimization and online prediction. In particular, our project mainly focuses on (1) analyses of generalization ability for prediction of low-rank matrices (2) online/offline optimization methods for scheduling problems with precedence constraints, (3) machine learning algorithms over compressed data, and so on. Among them, our result on machine leaning over compressed data won the best paper award at WALCOM2018, a conference on algorithms.
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Free Research Field |
機械学習
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で得られた知見の1つは,離散構造上の最適化問題を広く捉えることにより,圧縮データ上の機械学習問題を定式化できたことである.この知見は新たな問題群を生み出し,より省スペース・高速な最適化手法の開発に大きく貢献している.実際,本成果の1つはベストペーパー賞という形で研究コミュニティからも興味深い結果と見なされている.また,圧縮データ上の最適化に対して,一見無関係であるオンライン予測技術の有用性を示した点も興味深いといえる.
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