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機械学習・データマイニング技術 応用の過去・現在そして未来

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Academic year: 2021

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機械学習・データマイニング技術

応用の過去・現在そして未来

馬見塚 拓

(京都大学)

Abstract: 近年隆盛のデータ科学、中でも機械学習及びデータマイニングを指す言葉として、「デ ータ駆動型」という枕詞が頻用される。そもそもデータは応用から生まれるものであり、データ 駆動型とはすなわち応用ニーズに応じ、あるいは応用に動機を得た機械学習やマイニングの技術 の創出を指すと考えられる。本講演では、過去から現在、現在から未来の2つに分けて話題を提 供する。前者は、機械学習あるいはデータマイニングのコミュニティが生まれた各々1980 年代 と 1990 年代以前より、応用ニーズから技術開発が進み、現在機械学習とみなされている技術が 存在する。そのような技術の一例として、隠れマルコフモデル(及びマルコフ確率場)に着目し、 応用に動機づけられた発展と機械学習コミュニティとの関わり等の歴史を概観したい。 後者は、現在、演者が関わっている、いくつかの応用、特にビジネス、バイオメディカル、植物 育種等のニーズ(及び現在技術)を紹介したい。 人工知能学会研究会資料 SIG-FPAI-B505-04 ― 20 ―

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