研究課題
基盤研究(C)
教師あり学習とは教師変数と説明変数の組からなるデータを用いて予測器を構築する機械学習手法である。本研究では、データの全体像を把握して有益な知識を発見・可視化することを目指す、認識科学的な教師あり学習手法に着目する。特に、加法モデルや多項式モデルなどの説明変数の解釈可能性を損なわずに複雑な予測を実現するモデルに着目し、単一マシンによる非同期プロセスを用いた大規模学習基盤を構築する。本分析基盤により、高い精度だけでなく、学習結果の解釈によるデータに対する高解像度な理解が必要な場面において、大量のデータを限られた計算資源により現実的な時間で処理することで、認識科学的な分析を可能にする。