2022 Fiscal Year Annual Research Report
Characterization of data and application behaviors of large stream data analyses(Fostering Joint International Research)
| Project/Area Number |
16KK0008
|
|---|
| Research Institution | Meiji University |
|---|
Principal Investigator |
秋岡 明香 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (90333533)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017 – 2022
|
| Keywords | 機械学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度はコロナの影響により、渡米して対面で共同研究を行うことはできなかった。オンライン授業などの混乱も落ち着き、コロナ勃発当初よりは研究時間も確保できるようになったが、やはり互いに行き来しなくなると共同研究は進まない。結局、共同研究先とは十分な連絡を取ることも続かず、単独で研究を進めることがメインとなった。
共同研究者は、近年、メッシュ生成を中心に、医学分野等のアプリケーションを対象として研究を進めている。こうしたメッシュ生成と対象物の関係性に関する知見を、機械学習の計算特徴と入力データの関連付けに応用できないか、といった議論も行ったが、問題解決への明確な糸口を掴むことはできなかった。
本研究計画が開始したのは2017年であるが、そこから5年以上の月日が経過し、機械学習を取り巻く状況も大きく様変わりした。トラディショナルなシミュレーション等による予測よりも、機械学習を用いた手法の方が圧倒的に高速に許容解に辿り着く傾向が大きくなった。また、機械学習の学習過程においても、大量のデータで様々な学習ルートを実施し、精度が高いモデルを作成して公開する動きも増えた。こうした精度の高いモデルは転移学習等にも用いられ、多くのユーザは1から学習モデルを構築する必要がなく、既存のモデルの利用や転用で、十分な目的を果たすことができるようになった。本来であれば、こうした多くの利用者が付いている学習済みモデルの構築過程で得られたであろう知見を集めて、学習のモデル化を行うことができれば良かったのかもしれないが、基本的に大量のデータで押し切ることが前提となっている傾向もあり、世の中のこうした流れを自身の研究に取り入れることは難しかった。
|
