| 研究課題/領域番号 |
26540116
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00192815)
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| 連携研究者 |
清水 昌平 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (10509871)
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014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 | データマイニング / 機械学習 / ビッグデータ / モデリング / 高次元データ / サンプリング / アンサンブル / アンサンブル学習 / 心疾患モデル / 列挙探索 / 超高次元データ / 大規模データ |
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| 研究成果の概要 |
超高次元大規模データから各サブプロセスを表すモデルを高速探索するモデルマイニング原理を探求し、医療等への実験適用を通じたアルゴリズム検討を目的とした。その結果、大規模データから高速、高精度なモデルマイングが可能なランダムサブサンプリングとアンサンブルモデリングの原理を確立し、それを実装する半空間データ質量や類似性尺度の手法を得た。またそれらを医療分野に適用し、臨床患者データから新しい心疾患生起メカニズムモデルを発掘することに成功した。以上の成果を、機械学習の世界トップ論文誌であるMachine Learningやデータマイニングの世界トップ国際会議であるICDM及び医学主要論文誌に発表した。
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