研究課題
基盤研究(C)
本研究では，機械学習による高精度なデータ分類器の生成に欠かせない技術であるカーネル行列学習を，大規模かつ流動的な性質を持つストリームデータの分類タスクにおいて利用可能とすることを目的とし，それに対応する逐次・高速処理可能なカーネル行列学習アルゴリズムの構築と制約付与データ対の能動的選択アルゴリズムの構築を行った．また，ストリームデータ分類の応用例として，ネットワークトラフィックデータからの異常検知システムを構築し，実環境における運用を通じて構築したアルゴリズムの実用性について検証した．
知能情報学
