ビッグデータ解析における最適保証スクリーニングの理論と応用

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26280083
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 一部基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 名古屋工業大学
• 研究代表者: 竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
• 研究分担者: 烏山 昌幸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40628640) ; 畑埜 晃平 九州大学, 学内共同利用施設等, 准教授 (60404026)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: 機械学習 / ビッグデータ / スクリーニング / 凸最適化 / パターンマイニング

研究成果の概要

超大規模データには高度な機械学習アルゴリズムをそのまま適用することができないため, 重要でないと予測されるデータをスクリーニングにより削除し, 残された一部のデータのみを解析するという場合が多い.しかしながら, 従来のスクリーニング手法はヒューリスティクスであり, 重要な情報を誤って削除してしまうリスクがあった. 本研究では最適保証のあるスクリーニングのための理論と応用に関する研究を行い、おおきく３つの研究成果を得た．

自由記述の分野

機械学習