データと学習の科学

無限に広がるビッグデータの解析

~無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル~

概要

ビッグデータ解析のその先を目指す基礎研究として、我々は無限データ解析の確立を目指しています。従来のビッグデータ解析では文字通り大きいながらも有限のサイズデータを解析することを隠に仮定していました。これは増え続けるデータサイズと解析アルゴリズムの更新のイタチごっこから逃れられないことを意味しています。このような限界を克服するために無限のサイズのデータに対しても破綻することなく解析可能な機械学習技術の研究を進め、R木と呼ばれる行列の包含関係の木構造を表すデータ構造を世界で初めて無限データ解析へ応用することを可能にしました。本発表では、この最近の成果について実応用例とともにご紹介いたします。

当日の様子

ポスター


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展示担当者

中野 允裕
中野 允裕
メディア情報研究部
木村 昭悟
木村 昭悟
メディア情報研究部
渡邊 千紘
渡邊 千紘
メディア情報研究部
平松 薫
平松 薫
メディア情報研究部