| 研究課題/領域番号 |
18K11318
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| 研究機関 | 産業技術大学院大学 |
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研究代表者 |
中野 美由紀 産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 教授 (30227863)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | データベース / データモデルライフサイクル / 機械学習 / 統計解析 / データ貝瀬kい |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、コンテンツを主体とした効率のよい「データモデルのライフサイクル」を支援するデータベース環境を確立するために、データモデルのライフサイクルを典型的なデータ解析処理（単純ベイズ、クラスタリング、深層学習等）と具体的事例（政府統計データ、オープンデータ）を用いてコンテンツ主体のデータ管理手法を設計し、「データモデルのライフサイクル」の支援の有効性について具体的事例を基に検討する。平成30年度は、１）「データモデルのライフサイクル」および「知識発見プロセス」の過程からコンテンツと共にあるべきログ情報（クレンジングの過程、特徴量抽出や学習過程等）およびライブラリィ情報（処理アリゴリズム、最終の予測・推定モデル等）に関する検討を行うための、実験環境の準備、整備を行い、予備実験として簡単なアプリケーションを構築した。
具体的には、データ解析処理の典型例と処理対象のデータ（予定：単純ベイズを用いた混雑予測モデルと野球動員数、k-means法を用いた特徴量抽出とレストランデータ、SVMを用いた教師用データの生成、深層学習(CNN)を用いた姿勢推定モデルとスポーツ画像）の収拾を行い、データベースおよび従来のデータ解析処理環境（R、python, Tensorflow）を準備した。 さらに新曲が多く発表される音楽を対象に、音楽データベース情報の収集を行い、推薦モデルを構築し、データ変化によるデータモデルライフサイクルの実験準備を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
データ準備、モデル構築など順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究当初の計画通りに進める予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
３０年度は、既存のデータ収集用システムを利用して、準備を行ったため、当面予定していた新しい実験環境の構築は次年度となった。次年度、既存のデータ収集用システムを基に新たなシステム（データ差分ごとの実験環境）を構築する予定である。
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