| 研究課題/領域番号 |
24K15089
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 岩手県立大学 |
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研究代表者 |
チャクラボルティ バサビ 岩手県立大学, その他部局等, 特命教授 (90305293)
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| 研究分担者 |
白田 由香利 学習院大学, 経済学部, 教授 (30337901)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | Quantum Machine Learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
In the analysis of high dimensional medical, healthcare or finance data, transparency in decision is absolutely important. Selection of the relevant and interpretable features is key to the success of transparent and explainable models. The main objective of this research is to investigate and develop extension of Shapley values (SV) to quantum domain and integrate with our already developed quantum inspired metaheuristic approaches for faster implementation of interpretable optimal feature subset selection algorithms leading to quantum based explainable learning models.
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