アミノ酸配列データからの機械発見システムBONSAI Garden
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
正の例と負の例から仮説を発見する機械発見システムBONSAIは,そのデータを説明するアルファベットのインデックス化と決定木を生成するものである.このシステムは,これまでの計算機実験により,膜貫通領域の配列データやシグナルペプチッド配列データから分子生物学的に意味のある知識を発見することに成功している.しかし,データが様々の配列データの混合物であるときは,精度の高い小さな仮説を発見することをBONSAIに期待することには無理がある.このような状況に対応するため開発したものがBONSAI Gardenである.BONSAI Gardenでは,Gardenerというコーディネータプログラムのもとで,複数個のBONSAIがネットワーク上で並列に走り,データの分類と知識発見が行なわれる.本講演では,この一連の研究を解説する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1995-07-28
著者
関連論文
- 正員の例からの最良コンセンサスモチーフの抽出
- アミノ酸配列データからの機械発見システムBONSAI Garden
- 歩行からの次数限定木推論問題
- 最小共通包含木問題に対する並列近似アルゴリズム
- 推論の並列化(計算量理論とその周辺)
- 辞書式順序で最初の極大部分グラフを計算する問題のP完全性とNCアルゴリズム(計算アルゴリズムと計算量の基礎理論)
- 並列知識獲得システムBONSAI Garden
- 形式グラフ体系上の反駁木問題の並列化とグラフ同型問題(計算機構とアルゴリズム)
- BONSAI : 決定木とインデックス化による文字列からの機械発見システム
- Recovery of Incomplete Tables under Data Dependencies (形式言語理論とオ-トマトン理論)
- 並列アルゴリズムの理論
- 並列アルゴリズムの複雑さ
- 並列化とその限界 : 理論的側面から
- 分岐数限定超グラフに対する極大独立集合を求めるNCアルゴリズム
- ゲノム情報における機械学習の計算量 : 理論と実際 (「人工知能技術における計算量」)
- 学習アルゴリズムによるアミノ酸のインデックス化とタンパク質データからの知識獲得実験
- 機械学習理論を適用したアミノ酸配列からの知識獲得
- PAC 学習 : 確率的で近似的に正しい学習 (計算的学習理論とその応用)