【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】26280086 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / 組合せ最適化 / 最適化

【研究成果の概要】

多くの機械学習における問題では，問題構造を有効に利用することで組合せ最適化等で扱われる構造依存な計算体系に帰着することが可能になり，飛躍的に高速・正確な計算が可能となることが期待できる．更にこのようなアプローチをとることにより，データやタスクが持つ構造的な事前情報の利用が可能となるため，解釈性のある結果／モデル獲得へつながる．このような考えの下，本研究では，離散凸性（特に劣モジュラ性）に関連する組合せ論的方法を利用した機械学習のための基礎理論・アルゴリズム開発を行った．また，これらを複数ドメインにおいて適用・検証し，応用的知見獲得や有用性実証までを含めた研究を進めた．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31

【配分額】15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)