多種類のデータに横断的なパターンを抽出

人間が処理し切れない多種類のデータを活用するというニーズに応えるために、コンピュータを使ってデータの中に隠れた構造を見つけ出す技術が注目を集めています。今回、多種類のデータを同時に解析する機械学習の新手法「複合非負値行列因子分解法: NM2F」を提案しました。NM2Fは複数のデータを同時に解析し、それぞれのデータと整合性のとれた潜在構造を抽出します。得られた構造は複数データの解釈に役立てることが出来ます。NM2Fは数値的な解析性能が優れているだけでなく、人間が理解しやすい横断的なパターンを抽出できるので、データの多角的分析に応用することができます。本展示では文字や対象年齢など複数のデータを持つ絵本データセットを用いた解析結果を用いてNM2Fの技術をご紹介します。

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