| 研究概要 |
本研究の目的は、「判別問題に対する実践的かつ高精度な機械学習アルゴリズムの開発」, および、「その具体的アプリケーションの確立」である. より具体的には, ブースト学習アルゴリズムやベイズ学習から, 実践的かつ高精度な機械学習アルゴリズムを開発することを目的としている. 更に言えば, (1) 基本アルゴリズムの開発, (2) アプリケーションの確立, (3) 数理的考察をこの中で推し進めるものである. 各項目について本年度の実施内容について述べる. (1) 昨年度に実施した基本アルゴリズムの各バリエーションの実装をもとに, 検証を進めた. またその結果を, 報告者の博士学位論文 : 「モンテカルロ法に基づくベイズ学習の拡張に関する研究」(早稲田大学, 博士論文(工学), 2009年2月)の一部として書類化した. また, オンライン化に繋げるための第一歩の研究を進め, 後述する国際会議 : IEEE Machine Learning for Signal Processing 2008で発表を実施した. なお, この国際会議には予稿集論文(査読あり)が存在する. (2) 昨年度に実施した画像オブジェクト検出を纏めた. これは, 後述する学術誌 : 画像ラボに記載された.更に, 他のアプリケーションの考察を行ったが, これは現段階で未発表である. (3) 昨年度に行った文献・書籍調査を受け, その結果を活用し, 基本アルゴリズムと他ブースト学習アルゴリズムや他ベイズ学習との関連を数理的側面から考察した. 更にこの結果を前述の博士学位論文「モンテカルロ法に基づくベイズ学習の拡張に関する研究」に記載した.
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