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講演会情報

「効率良い半構造データマイニング:説明可能な機械学習へ向けて」
講演者:有村博紀(北海道大学大学院情報科学研究院)
【中止】2020年3月4日(水)15時より 理学部7号館地下007講義室
インターネットに代表される情報通信とセンシング技術の急速な発展に伴い、グラフや、木、系列等の大規模な離散構造データから、背後に隠された離散的な規則やパターンを帰納的かつ網羅的に抽出するための効率良い構造規則発見技術が求められるようになってきた。さらに、この数年、機械学習における説明可能性や、解釈性、公平性、信頼性等の社会的な要求を背景として、大域最適化を用いた離散的な規則の学習の研究が盛んになっている。本講演では、離散アルゴリズムの大規模構造データマイニングへの応用を概観し、講演者と国立情報学研究所の宇野毅明教授他との共同研究を中心に、列挙に基づく構造データからのデータマイニングの基本技法を紹介する。さらに、最近の機械学習における説明・解釈可能性の話題に関して、離散ルールと決定木の厳密最適化に関する最近の研究を紹介し、今後の研究の方向性について議論する。(URL: http://www-ikn.ist.hokudai.ac.jp/~arim/ )