機械学習の適用範囲を大幅に拡張、理研が手法を確立：自社商品を購入しなかった人のデータも推定 - ＠IT

理化学研究所の研究チームは、いわゆる「負のデータ」を収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった分野でも、分類技術が利用可能になる手法を確立した。「正のデータとその信頼度情報」だけから、分類境界を学習する。 理化学研究所（理研）は2018年11月26日、データを「正」（当てはまる）と「負」（当てはまらない）の2つに分ける機械学習の分類問題について、正のデータとその信頼度（正信頼度）の情報だけから、分類境界を学習する手法を開発したと発表した。 これまで負のデータを収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった幅広い分野でも、分類技術が利用可能になる。 開発したのは同研究所の革新知能統合研究センター不完全情報学習チームに所属する研修生の石田隆氏（東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程）と研究員のガン・ニュー氏、チームリーダーの杉山将氏の研究チーム。 弱い「教師あり学習」を

[Lian]

気になる

[Nyoho]

おおこれはいいね。正の情報のみからということはつまりファボ記録がファボ推薦に使えるわけじゃ。杉山将さんってあの本の杉山将さんじゃん。

[rteeeeee]

「現実の問題では、負のデータを収集できない場合がある。(略)石田氏らの研究チームが開発した手法は、こうした場合でも正信頼度情報さえあれば、分類境界を学習できるようにした」

[call_me_nots]

“ライバル商品を購入したデータ（負のデータ）は集められない。石田氏らの研究チームが開発した手法は、こうした場合でも正信頼度情報さえあれば、分類境界を学習できるようにした”