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教師なし高次元相関可視化エンジンtoorPIAを用いたビッグデータ解析最前線 MPMeister

キョウシナシ コウジゲン ソウカン カシカ エンジン トピア ヲ モチイタ ビッグデータ カイセキ サイゼンセン

高枝 佳男

生駒 : 奈良先端科学技術大学院大学, 2016.5

この資料の関連情報

所蔵:
  巻号 刷年 所在 請求記号 資料ID 貸出区分 状況 予約人数
1 MPMeister   電子化情報 LA-I-R[Flash][Mobile] M013707   0
内容紹介 : メーカー等において時々刻々と生成される典型的なビッグデータの属性数は、ログやセンサーデータの場合で数百~数千次元、自然言語の場合で数億次元にのぼる。こうしたビッグデータを既存の学習型手法や多次元相関抽出モデルで解析するためには、対象データの素性や解決すべき課題を熟知し、かつ、高度なデータ解析技術に精通した専門家が必要となる。しかし、現実にそうした高度な技術者を解析対象データ毎に確保することは困難である。当社が開発した「学習を必要としない教師なし高次元相関可視化エンジンtoorPIA(トピア)」は、「課題に最も精通する現場の人間がデータ解析の専門家らに頼らずとも簡単なGUIを通して解析対象データの全貌とその推移(新たな分類の生成を含む)をあるがままに俯瞰しつつ内在する多次元相関や空白域をもれなく発見すること」を可能にする。本講演では、toorPIAによる解析方法の詳細を実際の解析事例とともに紹介する。
刊年 : 2016
形態 : 電子化映像資料(1時間31分11秒)
シリーズ名 :

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成28年度

注記 :

講演者所属: 株式会社toor

講演日: 平成28年5月23日

講演場所: 情報科学研究科大講義室L1

標題言語 : (jpn)
本文言語 : (jpn)
著者情報 :

高枝, 佳男 (タカエダ, ヨシオ)