データサンプリングを前提とした機械学習の包括的枠組み

• 研究課題/領域番号: 24K03002
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 末廣 大貴 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (20786967)
• 研究分担者: 備瀬 竜馬 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (00644270)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2028年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2027年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2026年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
• キーワード: 機械学習 / サンプリング / オンライン予測

研究開始時の研究の概要

本研究では学習問題における「学習目的」（分類精度，適合率，回帰精度の最大化など）と「教師データ条件」（教師ありデータ，半教師ありデータなど）に着目し，汎用化に取り組む． 具体的には，以下の３つを明らかにする．
①多様な学習目的に対応する汎用データサンプリングの枠組み
②多様な教師データ条件に対応する汎用データサンプリングの枠組み
③複数の教師データ条件に対応する汎用データサンプリングの枠組み