2014 Fiscal Year Annual Research Report
ビッグデータ解析における最適保証スクリーニングの理論と応用
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26280083
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Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
Principal Investigator |
竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
畑埜 晃平 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (60404026)
烏山 昌幸 京都大学, 化学研究所, 助教 (40628640)
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Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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Keywords | 機械学習 / 凸最適化 |
Outline of Annual Research Achievements |
平成26年度は、本研究課題の主題である最適保障計算のアプローチを「交差検証法計算の高速化」と「近似精度保障付き交差検証法」へ適用する研究を行った。前者では、学習データの一部が追加・削除された場合に最適解の変化の範囲を最適保障計算原理によって保障することで、交差検証法に必要な一部のデータの削除をして最適化を行うプロセスを大幅に効率化できることを示した。後者のアプローチでは、ある特殊なクラスの機械学習問題において、交差検証誤差の下限が正則化パラメータの関数として記述できることを最適保障計算を用いて導出した。交差検証誤差の下限を正則化パラメータの下限として表すことにより、交差検証法の近似誤差(最適な交差検証誤差値と得られた交差検証誤差値)を保障するアルゴリズムを構築することができた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題の主題である最適保障計算原理を交差検証法に適用する枠組を構築することができ、本研究は計画通り順調に進んでいる。
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Strategy for Future Research Activity |
今後は、最適保障計算原理を秘密計算問題、組み合わせ要素同定問題に利用するアプローチを検討する。
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Causes of Carryover |
平成26年度は主に理論研究に重点を置き、平成27年度以降に大規模な計算機シミュレーションを行うため。
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Expenditure Plan for Carryover Budget |
計算機シミュレーションを行うための高性能計算サーバを購入する。また、実績報告記載の2つの成果を国際会議にて発表するため旅費を計上する。
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