日時：　平成19年12月25日（火）14:00〜16:00<br>
場所：　ウエスト２号館10Ｆ　1019号室<br>
講師：　安藤　晋　助教<br>
横浜国立大学工学研究院<br>
知的構造の創生部門 電気電子と数理情報分野<br>

タイトル：情報理論に基づくデータマイニング手法<br>
概要：
情報伝達の電子化や計測技術・ストレージの進歩等にともない，
より大規模・高次元なデータ集合を扱える知識発見の技術が必要とされている．
近年注目されている情報理論（レート歪み）に基づく学習は
従来の学習手法が目的とするデータに関する記述の尤もらしさや正確さに加え，
情報源の記述コストとを考慮する枠組みを持つ．
これはデータ集合中の相対的に小さな事例集合を扱う上で従来よりも効果的で，
テキスト，画像をはじめとする多様なデータ集合で
非常に小さい特徴的なクラスタを教師情報無しで抽出することが可能にする．
さらに，この手法は並列性の高いアルゴリズムで実装され，
大規模なデータに対するスケール性も高い．