データマイニングと機械学習1 データマイニングと機械学習 櫻井彰人 慶應義塾大学理工学部 管理工学科 データと情報 � 現代社会は大量のデータを産出する � データ源： ビジネス、研究、医療、経済、地理、 環境、スポーツ、、、、 � 潜在的に価値有るデータ源、しかし、 � 生データは役立たない： 自動的に情報を 抽出する技術が必須 � データ： 記録された事実 � 情報： データに隠された規則性 情報が必須 � 例１： 体外受精 � 所与： 胚の60の特徴量 � 課題： 生存する胚の選択 � データ： 胚と結果の履歴 � 例２： 牛の間引き � 所与： 牛の700の特徴量 � 課題： 間引きすべき牛の選択 � データ： 牛と農場主の判断の履歴 データマイニング � 隠れた、これまでは知られていない、潜在的に重 要な情報を、データから抽出する � 必要： データ内のパターンや規則性を抽出する プログラム � 明確なパ
