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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-11-17 14:00 区間データに対する経験損失最小化とそのプライバシー保護への応用 ○花田博幸・高田敏行・柴垣篤志（名工大）・佐久間 淳（筑波大）・竹内一郎（名工大）  IBISML2016-89 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では機械学習において，訓練データの値が区間として与えられる場合を考え，それによる学習結果が取りうる範囲を求めることを考えるとともに，そのプライバシー保護への応用を考える．これまでにも，値に幅がある場合の機械学習の問題を解く方法として区間解析を用いる方法が考えられてきたものの，計算が低速である，初期値によっては実際に得たい区間に収束するとは限らないという問題があった．本研究では，問題として正則化経験損失最小化を考え，強凸性を仮定した場合に，学習結果が取りうる範囲の上下界を高速に算出する方法（高速区間解析）を示す． |
| （英） | In this research, for machine learning tasks, we consider that the values in the training data are given as intervals and that we compute the corresponding interval of the training result, aiming at applying it for privacy preservation tasks. An existing approach of solving machine learning problems for interval data is the interval analysis; however, the computation may be slow and the results may not converge for true results. In this research, for empirical risk minimization problems with the strong convexity, we propose a fast method computing the lower and the upper bounds of the interval of the training result, which we call the ``quick interval analysis''. | |
| キーワード | （和） | プライバシー保護機械学習 / 高速区間解析 / 経験損失最小化 / 強凸関数 / / / / |
| （英） | Privacy preserving machine learning / Quick interval analysis / Empirical risk minimization / Strongly convex functions / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-89, pp. 305-312, 2016年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2016-89 | |
| 発行日 | 2016-11-09 (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 | IBISML2016-89 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2016-11-16 - 2016-11-18 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2016-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 区間データに対する経験損失最小化とそのプライバシー保護への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Empirical risk minimization for interval data and its applications to privacy preservations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | プライバシー保護機械学習 / Privacy preserving machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 高速区間解析 / Quick interval analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 経験損失最小化 / Empirical risk minimization |
| キーワード(4)（和/英） | 強凸関数 / Strongly convex functions |
| 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） | 花田 博幸 / Hiroyuki Hanada / ハナダ ヒロユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高田 敏行 / Toshiyuki Takada / タカダ トシユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴垣 篤志 / Atsushi Shibagaki / シバガキ アツシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐久間 淳 / Jun Sakuma / サクマ ジュン |
| 第4著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-11-17 14:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2016-89 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.305-312 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2016-11-09 (IBISML) |
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