| 研究課題/領域番号 |
26280086
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
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| 研究分担者 |
永野 清仁 公立はこだて未来大学, 複雑系知能学科, 准教授 (20515176)
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, 協創情報研究部, 主任研究員 (70396159)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 組合せ最適化 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，劣モジュラ性や離散凸性などの組合せ的構造を用いた機械学習のための基礎理論を構築し，解釈性や推定精度が高く，かつスケーラブルな機械学習アルゴリズムの体系化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の適用・検証を行い，応用的知見の獲得や有用性実証までを行うことを予定している．
本目的のために，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に計画している．
当該年度では，昨年度に引き続き（課題１）に関連した（Sub1-2)離散凸構造に基づく機械学習で扱われる問題の分類に応じた基礎的方法論の構築を継続的に進めつつ，（課題2）や（課題3）に関連した応用展開へ必要なアルゴリズムの構築と，実際の検証へと進めていくことを計画としていた．
実際は，前年度から進めてきた劣モジュラ性を用いた構造正則化に関してさらに応用範囲を広げ，遺伝子データ解析やコンピュータ・ビジョン，地球観測データへの適用などを行い，その有用性を確認した．これらの成果は学術雑誌などへ投稿し，既に採録されたものや査読中のものがある．また構造正則化に関しては，その離散構造を劣モジュラ性などを通して高速な最適化へ帰着して計算する汎用的な枠組みについても導出し，論文執筆も行った（投稿中）．
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| 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
昨年度末時点での方針と一部進捗は前後してはいるものの，既に一定の成果が得られ論文採録・投稿中の内容もいくつかあり，全体としておおむね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は，昨年度までに得られた構造正則化の枠組みの応用展開をさらに進める．また，それに伴い必要となるアルゴリズムや最適化についても検討を行う．また，劣モジュラ性に限らないより一般の離散凸性への拡張についても議論を進める．
また構造正則化に関しては，構造的学習で用いられる確率モデルと劣モジュラ性との関係から得られるような，ベイズ的枠組みについても順次拡張を行い，これについても応用展開を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額は主に分担者（永野氏・はこだて未来大）によるものであるが、これは主に、開発した手法の実験的検証に用いる計算機関係の物品購入が計画との関係で後ろにずれ込んだためである。
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| 次年度使用額の使用計画 |
ずれ込んだ計算機関係の物品購入は次年度に入りすぐに実行される予定である．
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