機械学習によるこれまでにない
機械学習によるこれまでにないビジネスのスピードとスケールの実現
... かしながら、データの速度、分量、多様性の増加によって、予測モデルの作成作業はしだいに複雑 になっています。このような大量のデータセットを、ビジネスに合った速度で処理できるツールは ほとんどないからです。これに対して、Verticaのインデータベース機械学習を使えば、ビッグデー ...
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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」
... カーネル PCA が用いられている．線形 PCA は最も基本的な 線形次元削減手法であるが，変数同士の相関が非線形である場 合には次元削減が不十分となってしまい，正しく異常検知が行 えない．一方カーネル PCA は代表的な非線形次元削減手法で ...
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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」
... まず，得られたポートフォリオの性能を評価するため，金融 商品の評価に一般に広く用いられるシャープ・レシオ (SR) を 検証した．シャープ・レシオは，どの程度のリスクをおって、 どの程度のリターンを得ることができるかを表す指標であり， 一般的には次のように定義される． ...
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(2) ディープラーニング 技術面では ディープラーニングが AI 研究のブレークスルーに 今後 従来の AI には困難だった課題の解決が期待される 技術面では 機械学習技術の一種であるディープラーニングの発展による AI 研究の加速に期待が集まっている 従来の機械学習技術では データ分析に際して
... （２）日本の取り組み 一方、日本では、2015 年 6 月の「『日本再興戦略』改訂 2015」において、AI が重要な取り組み項目として盛り込まれた。直近では、AI の研究開発強化に 向けた経済産業省、総務省、文部科学省の 3 省連携体制が発表されるなど、 具体的な枠組みがようやく整いつつある。また、経済産業省が中心となり 2015 年 1 月に発表された「ロボット新戦略」においても、わが国ロボット産業の更な ...
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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」
... However, because original Kleinberg is a batch based burst detection algorithm, the burst of a word is determined by analyzing its appearance frequency and calculating[r] ...
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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」
... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014.. 2F3-3..[r] ...
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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」
... の観点から支援する事である．関連技術としては Multivariate Statistical Process Monitoring(MSPM) がある．この技術は 主に化学プラント等のプロセス管理技術として広く用いられ て い る ．主 な 手 法 と し て は Principal Component Analysis ...
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LMSを用いたプログラミング授業における機械学習による得点率予測
... といった一連の分析手順を自動化するものである . そ の結果 , 使用するアルゴリズムは ,RandomForest とし た .RandomForest とはアンサンブル学習の一種であ り ,Leo Breiman によって 2001 年に提案されたもの ...
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機械学習によるRAW現像技術の開発
... In this research, we succeeded in developing a machine learning model that performs RAW development using RAW data as input.. We also aimed to improve the processing speed of learni[r] ...
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RIETI - "声"だけで、うつ病はどこまで診断可能か？ ～音声感情認識技術にアンサンブル型機械学習モデルを応用したうつ病スクリーニング機能に関する精度の検証
... 4)のスペクトラル技術を応用して、スマートフォンなど に日本語で吹き込まれた音声の物理的な特徴量と、その音声を聞いた評価者によってラベ ル化された情報から、機械学習によって得られたアルゴリズムに従って感情レベルを判別 できる技術が開発されている（音声感情認識技術）[17, 18]。我々の知る限り我が国にお ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... f による予測 sgn ◦ f と g による 予測 sgn ◦ g が確率測度 ρ のもとで互いに相関しないことを指 す．多くの事例について f (x)g(x) > 0 が成り立つならば，目 標 sgn ◦ f と視点 sgn ◦ g は ρ に基づく入力 x についてほぼ同 じ出力であり，互いに相関していると考えられる．また，多く の事例について f (x)g(x) ...
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PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」
... 1. はじめに センサデータから行動を分類する場合には，通常，教師あ り学習を用いて分類器を作成する [Bao 04] ．教師あり学習は， 入力データにクラスラベルを付与して分類器を作成する手法で ある．教師あり学習による行動推定の研究は数多く存在し，そ れぞれ高い正解率が示されている．しかし，ラベルの付与は， ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... 図 2 を見ると，どちらのネットワークも， k-NN ベースの リンク付与法， MST ベースのリンク付与法共に高い正解率を 示していることがわかる．すなわち，精度（ F 値）では 6 割 未満であるが，推定リンク先が同一コミュニティである場合を 許容した場合は，高い精度で推定できていることを意味する． 特に， Nips ネットワークでは， MST ベースのリンク付与法の 方がやや正解率が高いこともわかる． MST ...
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はじめての機械学習
... さまざまなアルゴリズムを試しながらモデル化を繰り返すことで、目 まず、k近傍法（KNN）を試してみます。KNNはシンプルなアルゴリ ズムで、学習用データを全て読み込み、新たなポイントと学習用デ ータとを比較し、k個の最近傍点の中で最も頻度が高いクラスを返 します。KNNによる精度は98%で、それに対してシンプルな決定木 の精度は94.1%でした。混同行列も以下の通り改善しています。 ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... 図 1: 評定尺度法によるアンケートデータ しかし，データの中には，未記入などによって欠損部分が存 在する場合がある．一般にアンケート解析に用いられる多変量 解析手法では，完全データを想定しているため，欠損部分があ るデータをそのまま利用できない．一方で，欠損を持つデータ を除いて解析を行うことは，得られた情報の損失につながる． ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 1. まえがき 与えられた特徴量や変数の中から，意味のある特徴量の部分 集合・組み合わせを選択する変数選択問題は，教師あり学習に おいて，汎化性能を向上する上で重要な課題である．それを実 現する手法として， L1 正則化などのスパース推定が近年，広 く用いられている [Tibshirani 96] ． L1 正則化は，線形計画問 題に帰着させることができ，多項式オーダーの計算量で計算で ...
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PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」
... 3 に示す．非健康志向に寄与する変数は，係数がマイ ナスになっている変数である．変数はクラスタになっており， 横軸で区切られた範囲が 1 つのクラスタを示している．例え ば，非健康志向を説明する変数として，表の上から「スーパー でコーラ」 「スーパーでインスタント袋麺」 「イオン系でスナッ ク」を購入している．不健康の代名詞となるような食品群が出 現している．また， ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... ている。表 1 はそれらの正当性、頑強性に関する理論的な保証 についてまとめたものである。表中の “ ○ ” は対応している性 質が理論的に保証されていることを、 “ × ” は現在のところ必ず しも理論的には保証はされていないことを表している。 “τ ” は 1 節の頑強性に関する記述における τ を意味しており、 “≥ 1” ...
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PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」
... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014.. 4G1-01..[r] ...
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PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」
... “Activity Monitoring Using a Smart Phone's Accelerometer with Hierarchical Classification, Intelligent Environments (IE)”, 2010 Sixth International Conference on, pp.[r] ...
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