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鷲尾
隆 Takashi Washio
教授
Professor
大阪大学
産業科学研究所
The Institute of Scientific and Industrial Research, OsakaUniversity
第１研究部門（情報量子科学系）・知能推論研究分野
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LAST UPDATE : 2015/01/30
データマイニング
機械学習
人工知能
Data Mining
Machine Learning
Artificial Intelligence
超高次元データからの情報推定・知識発見
Information estimation and knowledge discovery from extremely high dimensional data
コンピュータネットワークとユビキタスセンシング（いつでもどこでも様々な情報を計測できる技術），科学的測定技術の発達によって，例
えば巨大なショッピングモール内の様々な条件でどんな品物が売れたかといった，たくさんの事象・状態に関する膨大な変数の測定データ（超
高次元データ）が収集できるようになって来ている．また，グローバルな地球環境変化や遺伝子間相互作用ネットワークなど，巨大な構造状
態の測定結果も超高次元構造化データとして収集されている．
Data consisting of massive variables (extremely high dimensional data) representing numerous events and/or states became available
by developments of computer network, ubiquitous sensing and scientific measurement technologies. Examples are sales data of a large
scale shopping center under various conditions, global climate data consisting of various and massive meteorological measurements and
the profile data of thousands of gene expressions in biological systems.
高次元で複雑な対象データを解析して，そのメカニズムに関する情報の推定や知識を発見する技術の研究に取り組んでいる．例えば，数百～
数千個の変数に関する測定値の時系列データから，観測対象システムの状態変化やその変化を支配するダイナミックなメカニズムを推定する
フィルタリング手法を研究している。これによって，例えば巨大なショッピングモール内の人々の流れの仕組みやグローバルな地球環境変化
のメカニズムに関する推定や関連知識を得ることができる．
We study novel techniques to estimate variable relations and dynamic mechanisms from such data acquired from large scale and
complex structured systems. An example of our study is to develop filtering techniques to estimate state changes of a large scale
objective system and dynamic mechanism governing the changes from a time series data consisting of several hundreds to several
thousands measurement variables. These techniques enable to analyze mechanisms and to know the associated knowledge on the
systems such as a large scale shopping mall and global earth climates.
Fig.1. Curse of dimensionality
http://www.ar. sanken.osaka-u.ac.jp/~washio/washprjp.html
Fig.2 Particle filter estimation by
using proposal distribution to
overcome the curse of the
dimensionality.