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2004 年度 実績報告書

多段階学習方式によるデータ収集と前処理の自動化

研究課題

研究課題/領域番号 13131202
研究機関大阪大学

研究代表者

沼尾 正行  大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30198551)

研究分担者 NATTEE Cholwich  大阪大学, 産業科学研究所, 助手 (30379101)
河野 浩之  南山大学, 数理情報学部情報通信学科, 教授 (70224813)
市瀬 龍太郎  国立情報学研究所, 知能システム研究系, 助手 (00332156)
キーワードエージェント / 機械学習 / 人工知能 / データマイニング / 医療情報
研究概要

不定期の時系列データのために,同一値を取る期間に基づく前処理手法を開発した.さらに,これまでの研究成果を,領域共通の肝炎データおよび化学薬品データの前処理に適用して,成果を集大成した.
肝炎データにおける前処理では、前処理支援システム,前処理データ表現言語,時空間データ構造,同一値を取る期間に基づく前処理の研究を集大成し,計画研究A03-9(津本)と協力して,肝炎データのための前処理工程の自動化を図った.これにより,前処理の手作業工程数を大幅に減らすと同時に,非常に単純で読みやすいルールを得ることができ,後処理の工程数削減にも貢献した.この前処理結果を用いて,マイニングを行ったところ,交差検定の結果が大幅に改善された.得られたルールは医者にも読みやすい形式となり,ルール数を減らすことができ,条件部も単純化して,ユーザの評価も高かった.
化学薬品データにおける前処理は、前処理データ表現言語と,実例の重み付けによるマイニング過程の制御の研究とを集大成し,計画研究A03-10(岡田)と協力して,化学薬品データに適用したところ,マイニング結果の可読性が向上し,交差検定の結果も改善された.自動前処理ステップを導入したことで,本体のマイニング手法には,単純なトップダウン法を採用できた.このため従来よりも,マイニング過程全体の見通しがよくなった.これらの結果をカナダで開催された機械学習国際会議(ICML-2004)で報告したところ,新手法として高い評価が得られ,フルペーバーが会議録に収録された.
上述のように肝炎データと化学薬品データを用いた評価が行え,さらにマイニング結果の質の向上に貢献することができた.

  • 研究成果

    (12件)

すべて 2005 2004

すべて 雑誌論文 (12件)

  • [雑誌論文] 多段階学習方式によるデータ収集と前処理の自動化2005

    • 著者名/発表者名
      沼尾 正行
    • 雑誌名

      人工知能学会誌 20(3)

      ページ: 164-171

  • [雑誌論文] 間隔不定な時系列データからの知識発見2005

    • 著者名/発表者名
      本山 真也
    • 雑誌名

      人工知能学会第69回知能発見ベースシステム研究会資料

      ページ: 27-32

  • [雑誌論文] Inductive Logic Programming for Multiple-Part Data : Applications on Structure-Activity Relationship Studies2005

    • 著者名/発表者名
      Cholwich Nattee
    • 雑誌名

      Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 20(3)

      ページ: 159-166

  • [雑誌論文] Inductive Logic Programming for Structure-Activity Relationship Studies on Large Scale Data2005

    • 著者名/発表者名
      Cholwich Nattee
    • 雑誌名

      Proc.International Workshop on Computer Intelligence for Exabyte Scale Data Explosion (CIESDE'05) in conjunction with the 2005 International Symposium on Applications and the Internet

      ページ: 332-335

  • [雑誌論文] Combining Partial Rules and Winnow Algorithm : Results on Classification of Dopamine Antagonist Molecules2004

    • 著者名/発表者名
      Sukree Sinthupinyo
    • 雑誌名

      Proc.the 3rd International Workshop on Active Mining (AM 2004)

      ページ: 83-92

  • [雑誌論文] Learning First-order Rules from Data with Multiple Parts : Applications on Mining Chemical Compound Data2004

    • 著者名/発表者名
      Cholwich Nattee
    • 雑誌名

      Proc.the 21st International Conference on Machine Learning (ICML 2004)

      ページ: 606-614

  • [雑誌論文] MSIP : Agents Embodying a Category-based Learning Process for the ITS Tutor to Self-improve Its Instructional Plans2004

    • 著者名/発表者名
      Roberto Legaspi
    • 雑誌名

      Proc.the 8th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI2004)

      ページ: 114-123

  • [雑誌論文] Multiple-Instance Learning Based Heuristics for Mining Chemical Compound Structure2004

    • 著者名/発表者名
      Cholwich Nattee
    • 雑誌名

      Proc.Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining

      ページ: 7-12

  • [雑誌論文] Partial Rule Weighting Using Single-Layer Perceptron2004

    • 著者名/発表者名
      Sukree Sinthupinyo
    • 雑誌名

      Proc.Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining.

      ページ: 39-44

  • [雑誌論文] Preprocessing Planning for Data Mining2004

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Shiro
    • 雑誌名

      Proc.Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining

      ページ: 85-90

  • [雑誌論文] SBSOM : Self-Organizing Map for visualizing structure in the time series of hot topics2004

    • 著者名/発表者名
      Ken-ichi Fukui
    • 雑誌名

      Proc.Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining

      ページ: 19-24

  • [雑誌論文] Using Neural Network to Weight the Partial Rules : Application to Classification of Dopamine Antagonist Molecules2004

    • 著者名/発表者名
      Sukree Sinthupinyo
    • 雑誌名

      Proc.Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop (PKAWO4)

      ページ: 183-195

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公開日: 2006-07-12   更新日: 2016-04-21  

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