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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-06-15 09:30 ［招待講演］ノンパラメトリックベイズに基づく統計的機械学習 ○牧野貴樹（東大）  IBISML2010-14 |
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| 抄録 | （和） | ノンパラメトリックベイズは、過学習の回避とモデル選択という、機械学習において繰り返し問題となるテーマに対する新しいアプローチである。 ノンパラメトリックベイズ手法は、仮説空間上に適切な事前確率分布を導入することで無用に複雑な解を避けるベイズ推定の考え方をさらに推し進め、 無限個のモデルの混合分布を考えることで、学習データに対応する複雑さのモデルが自動的に選択されるようにできることから、 関数回帰、クラスタリング、文書のトピックモデルなど、多くの応用が研究されている。 このレビューでは、隠れマルコフモデルをノンパラメトリックベイズ化することで無限個の隠れ状態まで扱える infinite HMM を中心に、ノンパラメトリックベイズの枠組みを紹介する。また、infinite HMM の自然な拡張により隠れ状態の階層的なクラスタリングが実現できることを示す。 |
| （英） | Nonparametric Bayesian models are a new approach for machine learning, involving overfitting avoidance and model selection. Nonparametric Bayesian approach uses the technique of Bayesian inference, which avoids too complex solutions by introducing a prior probability on the hypothetical space, to the selection problem from an infinite number of models, and used in many applications, including function regression, clustering, and document topic models. In this review, we introduce infinite hidden Markov model, which is a nonparametric Bayesian version of hidden Markov model that can handle a possibly infinite number of hidden states, and its extension to hierarchical clustering of states. |
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| キーワード | （和） | ノンパラメトリックベイズ / 隠れマルコフモデル / ディリクレ過程 / クラスタリング / / / / |
| （英） | nonparametric Bayesian models / hidden Markov models / Dirichlet process / clustering / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 76, IBISML2010-14, pp. 87-94, 2010年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2010-14 | |
| 発行日 | 2010-06-07 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2010-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2010-06-14 - 2010-06-15 |
| 開催地（和） | 東大武田ホール |
| 開催地（英） | Takeda Hall, Univ. Tokyo |
| テーマ（和） | 機械学習とその応用 |
| テーマ（英） | Machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2010-06-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ノンパラメトリックベイズに基づく統計的機械学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Statistical Machine Learning Based on Nonparametric Bayesian Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ノンパラメトリックベイズ / nonparametric Bayesian models |
| キーワード(2)（和/英） | 隠れマルコフモデル / hidden Markov models |
| キーワード(3)（和/英） | ディリクレ過程 / Dirichlet process |
| キーワード(4)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牧野 貴樹 / Takaki Makino / マキノ タカキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-06-15 09:30:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2010-14 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.76 |
| ページ範囲 | pp.87-94 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2010-06-07 (IBISML) |
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