| 研究課題/領域番号 |
25240036
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00192815)
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| 研究分担者 |
伊庭 幸人 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 教授 (30213200)
Michael E.Houle 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 教授 (90399270)
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| 連携研究者 |
清水 昌平 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (10509871)
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
猪口 明博 関西学院大学, 理工学部, 准教授 (70452456)
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| 研究協力者 |
Ting Kai Ming Federation University Australia, Faculty of Science and Technology, Professor
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 超高次元データ / 機械学習 / データマイニング / 人工知能 / 次元の呪い / シミュレーション / 希少事象 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、(1)超高次元にロバストな統計的推定・シナリオ生成の一般的原理、(2)超高次元データからの統計的推定手法、(3)超高次元状態空間における確率的シナリオ生成手法、(4)開発推定手法・シミュレーション手法の応用、(5)新たな国際的研究コミュニティーの構築を目指した。
この結果、類似性尺度や密度の評価、ロバスト推定、シナリオ探索、検索・クラスタリング、分類、異常検知、希少シナリオ高効率生成、高頻出パターン導出規則抽出の手法を開発した。そしてこれらを適用した生体高分子の運動シミュレーション手法を開発した。研究活動においては、国際会議２件、国際ワークショップ・セミナー７回を開催した。
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| 自由記述の分野 |
機械学習
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