【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】23240019 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

情報論的学習理論 / データマイニング / 潜在的ダイナミクス / 機械学習 / ビッグデータ / 変化検知 / 潜在変数モデル / 潜在的ダイナミックス / モデル選択 / 異常検知 / ネットワーク

【研究成果の概要】

大量のデータから価値ある情報を抽出するデータマイニング技術はますます重要になっている。従来技術では、データの表層的な関係性を抽出することが主であった。しかし、実際には、データの表面に現れない潜在的情報の動きを発見することが、より重要な知識発見をもたらす。そこで、本研究では、データに内在する潜在的情報とその変化（これを「潜在的ダイナミクス」と呼ぶ）を抽出するための技術の数理的基盤を構築した。特に、記述長最小原理に基づく情報論的学習理論の立場から統一的な理論体系を構築した。この理論を実際のデータ（セキュリティ、SNS、マーケティング、医療、教育等）に適用して、実世界での有効性を検証した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2011-04-01 - 2016-03-31

【配分額】47,060千円 (直接経費: 36,200千円、間接経費: 10,860千円)