2009年度 知識発見法 Knowledge Discovery主題と目標／授業の手法など 本講義では、従来のデータマイニング技術である、相関ルールマイニング、決定木の自動構築、クラスタリングの３つに対して、それらを超える、より高度なデータマイニングの技術として、述語論理に基づく発想論理プログラミング、帰納論理プログラミング、高精度でかつ高速な分類学習を行うサポートベクターマシン、および不確実な状況での推論を可能にするベイジアンネットワークの４つの技術を紹介する。 発想論理プログラミングは仮説選択機能を持ち、制約条件のある問題での適切な仮説を選び出す。帰納論理プログラミングは、従来の分類学習器に比べて、背景知識を利用できる点が優れている。この利点を活かして、適切に背景知識を用意することによって、多くの分野への応用が可能である。また、サポートベクタマシンは、その精度の良さ、および実行速度の速さにより、近年とくに注目を浴びているが、その利点により、決定木に
