データ解析技術
構造データとその重要性 機械学習の伝統的な問題設定では、多数のベクトル集合が訓練データとして与えられ、それを元に、何らかの関数関係を学習（もしくはフィッティング）します。しかし2000年代になって、機械学習がさまざまな実データで試される中で、このような伝統的な問題設定には乗りにくいデータが、大量に存在していることが認識されるようになってきました。 その典型例は、訓練データが図1のようなグラフ集合として与えられる場合です。図において、丸が頂点、直線がつながった辺を表します。頂点につけられたアルファベットは、頂点につけられた何らかのラベルを表します。 図1 グラフの例 グラフ集合の実例としては、たとえば、化学構造式が大量に格納されたデータベースが挙げられます。あるいは、If-Thenルールの集まりを木として見た場合、ある種の知識ベースもまたグラフ（木）集合を保持しているとみなすこと
The Everywhere Displays Project
The Everywhere Displays project aims to develop systems that allow the transformation of every surface in a space into a projected "touch screen". We are developing a prototype where we combine a LCD projector, a pan/tilt mirror, and a camera. The mirror is used to deflect the image of the projector to surfaces, walls, or the floor of a room. We process the projected image to compensate for the pe
東京基礎研究所 | 研究紹介 | テキスト・ネットワーク分析 -TENA-
テキスト・ネットワーク解析（Text and Network Analysis, TENA）とは、ブログやSNS(Social Network Service)といったソーシャルコンピューティング環境において、人やコンテンツの分析を行う技術です。従来は、それらの環境に存在するテキスト情報の分析、あるいはユーザー間の関係などによって作られるネットワーク構造の分析を、個別に行っていました。TENAは、これら2つの分析を統合されたひとつのプラットフォーム上で行うことを可能にします。 ブログなどのテキストコンテンツには、製品への評判や人の意見などが含まれます。それらのテキストはユーザーによって作成されたり、読まれたりします。またシステムによっては、そのテキストに対してコメントをつけたり、評価をつけたりすることも出来ます。このようなテキストとそれに伴う行動から、ユーザーの嗜好を推定することが可能です
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