| 研究課題/領域番号 |
26280086
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
|
|---|
| 研究分担者 |
岩田 具治 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, その他部局等, その他 (70396159)
永野 清仁 公立はこだて未来大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (20515176)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | 機械学習 / 組合せ最適化 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では、離散凸解析などに基づく組合せ論的方法による機械学習のための基礎的理論を構築し，解釈性や厳密性が高く，かつスケーラブルな機械学習アルゴリズムを体系化することを目的とするものである．さらに，開発したアルゴリズムを複数ドメインへ適用・検証を重点的に行い、応用的知見獲得や有用性実証までを行うことを予定している．
本目的に関し，本研究では，(課題１)離散凸解析に基づく機械学習のための理論解析／高速アルゴリズム体系の構築，(課題２)事前情報としてのデータの組合せ的構造を用いた学習アルゴリズムの開発，そして(課題３)個別問題の特性を用いた超高速アルゴリズムの設計とその応用，に分けて取り組むよう計画している．
当該年度は、まず(課題１)関連して，(Sub1-1)機械学習や周辺情報分野における離散的問題の離散凸性に基づくアルゴリズムの統一的な分類やそのための枠組みなどの整備， (Sub1-2)この分類に基づく基礎的な理論解析方法／高速アルゴリズムの開発，を進める事が当初計画であった．
実際は，(課題２)に関連するが，事前情報を組合せ的構造を離散凸性に基づき利用するアルゴリズムを開発し，いくつかの応用への適用を行った．具体的には，構造正則化と呼ばれる枠組みで学習を行うための方法に関して，劣モジュラ最適化によるアルゴリズムをいくつか開発した．そして，脳画像を用いた診療診断や，マーケティング・データの解析などへの応用へ適用し，その有用性の検証を行った．
|
| 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
当初予定していた研究計画とは，各課題間での進捗は前後しているものの，すでに一定の成果が得られ論文投稿を行っている内容も複数あるなど，全体としておおむね順調に進展している．
|
| 今後の研究の推進方策 |
本年度は，先年度に開発した構造正則化の枠組み，アルゴリズムの更なる一般化と，他の応用への適用を進める．例えば，劣モジュラ最適化に限らず，さらに一般の離散凸性に基づく枠組みへの拡張などを進めていく．
一方で，先年度進捗が思わしくなかった(課題１)の構造正則化学習以外の問題に関して，研究を進める．例えば，変数選択やIsingモデル推定など，効率的に解けるとは限らないと知られている組合せ的問題に対して，離散凸構造を用いたアルゴリズムの開発をさらに進める．これらの問題では，理論的保証のアルゴリズムの開発は困難であるので，実用的な計算性能が実用性の観点から特に重要となる．並列化などの実装レベルでの検討も含め，これについても重点的に検証を進めていく．
また，分担者，協力者とともに，本研究課題で開発されるアルゴリズムが有用となる応用的問題に対する検討も進めるとともに，適宜ドメイン研究者と適用に関する検討をさらに進めていく予定である．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
成果発表のための国内・国外出張に必要な予算に関して，発表自体が当該年度から今年度以降へずれ込むために，予算を繰り越す必要がある．またソフトウェアを中心として，検証の遅れから多少の物品費の次年度へ繰り越しが必要になった．
|
| 次年度使用額の使用計画 |
得られた成果（投稿中）のものは，今年度には学会等にて発表するため，繰り越された予算を使用する予定である．また昨年度購入を送らせたソフトウェア等に関しても，今年度のはじめ頃に購入予定である．
|
