| 研究課題/領域番号 |
25870322
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
統計科学
知能情報学
|
|---|
| 研究機関 | 岐阜大学 |
|---|
研究代表者 |
志賀 元紀 岐阜大学, 工学部, 助教 (20437263)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2013年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 行列分解 / クラスタ解析 / スパース正則化 / 変分ベイズ学習 / 機械学習 / 非負値行列分解 / 特徴選択 / 半教師あり学習 / クラスタリング |
|---|
| 研究成果の概要 |
近年の産業・科学において様々な情報を同時計測できる状況が増えてきたため、計測・観測データ量が膨大化する傾向にある。そのため、こうした膨大な情報の背後に潜む簡潔な法則を発見する統計的機械学習法の需要が高まってきた。本研究では、外部データベースや熟練者による補助知識を組み合わせるデータ解析手法を新たに開発した。特に、ネットワーク構造情報やグループ情報を取り入れる手法の研究に従事した。また、得られた方法・知見に基づき、ゲノム科学・臨床研究・材料科学におけるデータ解析にも取り組んだ。
|
