| No | 220929 |
|---|---|
| 標題（和） | ［特別招待講演］統計的機械学習技術による潜在構造の発見 |
| 標題（英） | [Special Invited Talk] Discovering Latent Structure by Statistical Machine Learning Methods |
| 研究会名（和） | コミュニケーションクオリティ, 通信方式 |
| 研究会名（英） | Communication Quality, Communication Systems |
| 開催年月日 | 2013-04-18 |
| 終了年月日 | 2013-04-19 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2013-4, CQ2013-5 |
| 抄録（和） | 近年、大規模データ解析の重要性が注目されている。なかでも、従\r\n来の固定観念や経験則にとらわれず、データそのものが持つ本質的な潜在構造\r\nを抽出し、重要情報を取捨選択しつつデータを俯瞰的に理解したり、将来を予\r\n測、補完することが重要である。本講演では、統計的機械学習技術に基づく、\r\n潜在構造発見手法の最近の研究動向とその活用事例について、従来のクラスタ\r\nリング手法などとも関連させつつ、わかりやすく説明する。 |
| 抄録（英） | Recently, Big-data analysis attracts a lot of attentions. In such data analysis, it is important to discover and extract latent structures that are not directly observable but inherent in the given data to understand the nature of the data and predict their future. In this talk, recent progress of the methods to discover latent structures from the data based on statistical machine learning methods and thier applications are reviewed in plain language, especially in the context of conventional clustering methods. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.113, No.6,7 |
| ページ開始 | 19 |
| ページ終了 | 24 |
| キーワード（和） | トピックモデル,クラスタリング,共クラスタリング,ディリクレプロセス,統計的機械学習 |
| キーワード（英） | Topic models,clustering,co-clustering,Dirichlet proces,statistical machine learning |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 山田武士 |
| 著者（ヨミ） | ヤマダ タケシ |
| 著者（英） | Takeshi Yamada |
| 所属機関（和） | NTT |
| 所属機関（英） | NTT |