共同利用

学習理論における組合せ論


種別 短期共同研究
研究計画題目 学習理論における組合せ論
研究代表者 赤間 陽二(東北大学理学研究科・准教授)
研究実施期間 平成24年9月18日(火)~ 平成24年9月21日(金)
研究分野のキーワード 学習理論、組合せ論、データマイニング、離散幾何
目的と期待される成果  ビッグ・データからのマイニングは企業の実務・大規模実験、新しい離散数学・離散幾何を開拓するのに重要である。本研究ではビッグデータを無限データ・半構造的な有限データ・統計的データと見なした時の、組合せ的な側面を考察し、実務と数学に貢献することを目的とする。
(1)集合族の新しい順序型と連続変形に関する組み合わせ論と、整列擬順序や無限マトロイド理論との関係を調べ、無限列の言語の族の学習理論を構築し、無限組合せ論に発展させる。
(2)ビッグ・データから逆探索法により効率的マイニング(学習)行うために、データの組み合わせ的性質を考察することが重要だが、KDDI研究所などのデータから新しい組合せ的性質をくみ上げ、理論の展開の契機にする。BDD、SATおよび、SVMなどの離散幾何的手法のハイブリダイズを模索する。
(3)統計的推論の精度評価を確率・統計における大数の法則に基づき行い、そこに現れるVC次元や組合せ次元などの組合せ論について考察する。
組織委員(研究集会)
参加者(短期共同利用)
松本 一則(KDDI研究所・研究員)
山本 章博(京都大学情報学研究科・教授)
西野 正彬(NTTコミュニケーション科学基礎研究所・研究員)
徳永 浩雄(首都大学東京理工学研究科・教授)
橋本 和夫(東北大学情報科学研究科・教授)
有村 博紀(北海道大学情報科学研究科・教授)
櫻井 彰人(慶應義塾大学理工学研究科・教授)
吉仲 亮(京都大学情報学研究科・助教)
石田 正典(東北大学理学研究科・教授)
佐藤 拓(岐阜聖徳学園大学経済情報学部・准教授)
堀山 貴史(埼玉大学情報メディア基盤センター・准教授)
Norbert Preining(北陸先端科学技術大学院大学先端融合領域研究院 ・准教授)
宮田 洋行(東北大学大学院情報科学研究科・助教)