| 研究課題/領域番号 |
26730013
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
松田 源立 東京大学, 大学院総合文化研究科, 学術研究員 (40433700)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 独立成分分析 / 機械学習 / 信号処理 / 統計科学 / ウェブデータ解析 / 自然言語処理 / 教育工学 / ウェブデータ分析 / 頑健性 / ウェブマイニング / カリキュラム分析 |
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| 研究成果の概要 |
独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）は、混合された信号のみから源信号を推定する手法である。ICAは機械学習や信号処理の分野において広く使われており、重なった画像の分離、音源推定、画像からの特徴抽出等の様々な応用に利用されている。本研究では、ICAを改良し、推定された源信号の一意な順序付けを可能とした。更に、ガウシアンノイズの分離を可能とし、これにより、ノイズを取り除いた源信号の真の個数の推定を行うことができるようになった。併せて、ICAを含む機械学習的な手法を、ウェブデータ分析、自然言語処理、教育工学の応用分野に適用した。
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