| 大会名称 |
|---|
| 2016年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016S |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016-09-06 |
| セッション番号 |
| AI-2 |
| セッション名 |
| データ科学とコンピュータ科学の基礎理論と展開 |
| 講演日 |
| 2016/9/20 |
| 講演場所(会議室等) |
| 工学部 情報科学研究科棟 A21 |
| 講演番号 |
| AI-2-3 |
| タイトル |
| 異種混合学習による予測・処方分析ソリューション |
| 著者名 |
| 藤巻遼平, |
| キーワード |
| 機械学習, モデル選択, ベイズ推論, ビッグデータ, 予測・処方分析 |
| 抄録 |
| 本講演では、ビッグデータに混在する多数の規則性を自動的に発見し、「当たりやすさ」と「わかりやすさ」を同時に実現するNEC独自の機械学習技術である「異種混合学習」の解説を行う。前半では、小売・交通・製造・物流など様々な産業において実用化が進む異種混合学習を核とする予測分析のビジネス応用について、後半は異種混合学習の基本原理である因子化漸近ベイズ推論の理論について紹介する。また、時間が許せば高度分析の最前線である処方分析への展開や、分散計算基盤Apache Sparkをもちいた分散版異種混合学習など、最新の展開について紹介する。 |
| 本文pdf |
|
PDF download
|