高速情報選択法による多次元データからの規則発見
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概要
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一般に機械学習で扱われる多次元データの多くは,冗長な次元を含む場合が多い.このようなデータを神経回路等のようなモデルベースの学習システムに学習させて規則発見を試みる場合,必要な規則を発見して学習を完了するまでには膨大な繰り返し計算が必要である,これは,正確な規則発見の立場からはやむを得ないことではある.しかしアプリケーションによっては,緊急を要する場面において正確な結果が出るまで待てない場合も考えられる.そこで本稿では、少数サンプルから推測される仮説を学習の初期段階で当てはめてしまうことによる早期の学習完了を期待するシステムを提案し,多次元データからの高速・高精度な規則発見の実現を目指す.幾つかのケーススタディの結果,冗長な情報を含む多次元データからの少サンプルでの高精度な規則発見の実現が確認された.
- 2004-03-12
著者
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