データが継続的に得られる機械学習における、分布変化を考慮したデータ削減手法の研究

• 研究課題/領域番号: 24K15080
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 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
• 研究機関: 国立研究開発法人理化学研究所
• 研究代表者: 花田 博幸 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (00793035)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2028年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 機械学習 / 継続学習

研究開始時の研究の概要

現在の人工知能分野においては、機械学習という、データから判断基準を学習させる手法が広く用いられている。しかし学習させるデータが時々刻々と入る環境においては、データの量が増大し続ける問題や、時間とともにデータの性質が変化する問題に対応しなければならない。
本研究ではこのような環境下で、「取り除いても影響が少ないデータ」を同定することを目的とする。まず既知の「データを取り除いても学習結果が一切変わらない」条件を「時間とともにデータの性質が変化する」場合でも利用可能にする。次いでより弱い条件「データを取り除いても学習結果が一定の範囲でしか変わらない」での最適なデータの取り除き方を新たに確立する。