| 研究課題/領域番号 |
19K21550
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| 補助金の研究課題番号 |
18H06487 (2018)
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 (2019)
補助金 (2018) |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
武石 直也 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (20824030)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2021-03-31
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| キーワード | 統計的機械学習 / 知識ベース / 事前知識 / 専門家知識 / センサデータ解析 |
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| 研究成果の概要 |
統計的機械学習では、所望の問題を解くような仕組みがデータをもとに半自動的に獲得される。機械学習はさまざまなデータ・問題に対して用いられているが、その結果を解釈することが難しかったり、データ量が少ない場合には適切に学習を行えなかったりする問題がある。そこで本研究では、知識ベースとして各応用分野に存在するドメイン知識を機械学習に効率的に組み込むための方法を研究した。特に、工学分野等でよくあらわれるセンサデータを対象として、システム図（特徴量間の関係性）やシステムの安定性などにかかわる事前知識を機械学習モデルに組み込む方法などをを開発し、その有効性を確かめた。
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| 自由記述の分野 |
機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、センサデータ活用の場面で想定される形式の事前知識（システム図やシステムの安定性に関する知識）を機械学習に組み込む汎用的な方法を開発した。つまり、これまで利用することが難しかった、または利用するためには煩雑でアドホックな操作が必要だった事前知識を容易に機械学習で用いることができる。これにより、機械学習結果の効率や解釈性の向上が期待され、システム運用の場面で機械学習をさらに活用する助けになると期待できる。
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