Weakly supervised learning using domain knowledge and meta-data in life science
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- Bise Ryoma
- Principal Investigator
- 九州大学
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- 末廣 大貴
- Co-Investigator
- 九州大学
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- 渡邉 和秀
- Co-Investigator
- 国立研究開発法人理化学研究所
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- 吉澤 明彦
- Co-Investigator
- 京都大学
About this project
- Japan Grant Number
- JP20H04211
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 20H04211
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- Allocation Type
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- Single-year Grants
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2020-04-01 〜 2023-03-31
- Project Status
- Completed
- Budget Amount*help
- 17,680,000 Yen (Direct Cost: 13,600,000 Yen Indirect Cost: 4,080,000 Yen)
Research Abstract
本研究課題では，生命科学分野でのLong-tailな研究課題の現場における深層学習の実活用の大きなボトルネックの一つとなっている教師データ作成に着目して，生命科学特有の簡易に取得可能な弱教師を活かすことが可能な問題設定及び手法開発を新たに行い，様々な課題で簡易に適用できるフレームワークを構築することで，実活用拡大につなげる．
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040566775673242752
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN