最適化から見たデータマイニング(<特集>活躍する機械学習)

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概要

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• 機械学習とデータマイニングは,データから知識を見つけ出すという意味において同じようなものとしてとらえられることが多いが,実態としては,その方向性に大きな違いがある.機械学習が全体を俯瞰した知識を少量得るのに対し,データマイニングは局所的な構造を大量に得ることを目的とし,特に大規模なデータに焦点を当てている.本稿ではOR的,特に最適化的な視点からデータマイニング,特にパターンマイニングを解釈し,その技術を紹介する.列挙的な計算での大規模データの取り扱い方と,実データ持つ構造に対するアルゴリズムの挙動,大規模データでの効率性の秘密もあわせて紹介する.

• 2012-07-01

著者

• 宇野 毅明

  国立情報学研究所

• 宇野 毅明

  東京工業大学 システム科学専攻

• 宇野 毅明

  東京工業大学

• 宇野 毅明

  情報学研究所

• 宇野 毅明

  東京工業大学経営工学専攻

• 宇野 毅明

  東京工業大学システム科学

• 宇野 毅明

  情報・システム研究機構国立情報学研究所

• 宇野 毅明

  国立情報学研究所(nii)

• 宇野 毅明

  東京工業大学社会理工学研究科

• 宇野 毅明

  国立情報学研

• 宇野 毅明

  国立情報学研究所:総合研究大学院大学

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