データサンプリングを前提とした機械学習の包括的枠組み
研究課題情報
- 体系的番号
- JP24K03002
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 24K03002
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分61030:知能情報学関連
- 小区分60030:統計科学関連
- 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2024-04-01 〜 2029-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 18,590,000 円 (直接経費: 14,300,000 円 間接経費: 4,290,000 円)
研究概要
本研究では学習問題における「学習目的」（分類精度，適合率，回帰精度の最大化など）と「教師データ条件」（教師ありデータ，半教師ありデータなど）に着目し，汎用化に取り組む． 具体的には，以下の３つを明らかにする． ①多様な学習目的に対応する汎用データサンプリングの枠組み ②多様な教師データ条件に対応する汎用データサンプリングの枠組み ③複数の教師データ条件に対応する汎用データサンプリングの枠組み
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040018351906366720
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN
