| 研究課題/領域番号 |
23K18470
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
鷲崎 弘宜 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70350494)
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| 研究分担者 |
吉岡 信和 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 上級研究員 (20390601)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 機械学習工学 / デザインパターン / ソフトウェアアーキテクチャ / ソフトウェア設計 / システム設計 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械学習システムの高信頼・高効率な開発運用のうえで、過去の開発運用における優れた設計や保守、進化の成果および過程を抽象化した機械学習デザインパターン（以降、MLパターン）の活用が欠かせないが、技術的基盤が得られていない。優れた成果や過程から新たなMLパターンを教師無し機械学習により発見し、発見済みパターンの適用状況を進行中のプロジェクト上で教師あり機械学習により検出し適用を支援する技術基盤を確立する。
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