特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術
特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術 どんな研究? どこが凄い? どんな風に役立つ? 関連文献 連 絡 先 Title: Extracting hidden structure of
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_5.pdf
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2012
するデータマイニング技術~ 概要 近年のビッグデータ解析を語るうえで,統計的なデータマイニング手法の存在は無視できません.この展示では,統計的機械学習技術により,データに潜むパターンや関係のハブ
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/exhibition/5/
データマイニング技術を行政サービス評価に活用!NTTアクセスサービスシステム研究所
データマイニング技術を行政サービス評価に活用!NTTアクセスサービスシステム研究所
https://www.rd.ntt/as/times/030/03/top.html
Microsoft Word - ○ネットワーク20121010.doc
として、データマイニング分析プロセスが用いら れてきましたが、市販ツールをそのまま適用しただけでは、営業対象とするお客様の抽出や実施策結果 のフィードバックなど一連のプロセスループを回すには不十
https://www.rd.ntt/as/history/pdf/process/ne0004.pdf
マーケティング分析支援システム(M3S)|NTTアクセスサービスシステム研究所
ードバックするデータベースマーケティングが検討されました。 従来、定量的なデータベースマーケティングの一手法として、データマイニング分析プロセスが用いられてきましたが、市販ツールをそのまま適用しただけでは、営業対象
https://www.rd.ntt/as/history/process/ne0004.html
panel_iwata.pdf
トピックモデルに基づくデータマイニング 背景・課題:インターネットをはじめとして,私たちのまわりには膨大な情報があふれており,その中か ら不要な情報を捨て,有益な知識を取り出すことは,重要な研究
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2010/theme/b5/panel_iwata.pdf
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2010
,2)ユーザ行動履歴データを用いたトレンド解析技術,3)内容と関連するタグの自動抽出技術. 展示資料 トピックモデルに基づくデータマイニング (PDF) 展示担当者 岩田 具治 協創情報研究部 持橋
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2010/theme/b5/
熊谷 充敏 | NTT R&D Website
(共著) 論文 業績の詳細をご覧ください。 技術キーワード 人工知能、機械学習、データマイニング、サイバーセキュリティ、転移学習 業績の詳細 Google Scholar DBLP 関連するコンテンツ
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_056.html
poster18.pdf
、音声データ マイニング技術のさらなる高度化を 可能にし、様々な情報機器を自然に 活用できる社会を目指します。 久保 陽太郎 (Yotaro Kubo) メディア情報研究部 信号処理研究グル
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/media6/poster18.pdf
藤原 靖宏 | NTT R&D Website
,機械学習,データベース,データマイニング,データ工学 関連するコンテンツ
https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_052.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2013 誰がどのように話しても正確に聞き取ります ~話者や発話スタイルの多様性に頑健な音声認識技術~
が可能となります.将来的には高精度音声データマイニングや,人の生活を自然に支援できる対話エージェントといったシステムの技術に発展します.研究を通して,こうした高度な情報システムを,機械の存在を意識
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/media6/
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス×未来想論 2008 未来想論 マイニング×マーケティング - 研究が孵化するためには何が必要か? -
なインフラとして浸透したことで、一般ユーザが情報やコンテンツを発信する機会とその量が増えてきた。このような環境に於いて、「重要かつ貴重な知識」の獲得を目指すテキストマイニングやデータマイニング
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/miraisoron4/
panel_matsubayashi.pdf
+ topography) は トピック空間可視化技術を用いた グラフ可視化手法の一つであり, 地形表示を用いた新しい手法. データマイニング技術を用いて, NW(ネットワーク)データとして 表現 Topigraphy 3
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2010/theme/b1/panel_matsubayashi.pdf
潜在的分化構造推論|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
をその不確かさを含めて推論することができます。 分化構造推論は機械学習・データマイニング、特に生体情報処理においては長年研究されてきている重要なテーマの一つで、様々な方法やアルゴリズムが提案されてき
https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/biomedical_informatics/research_biomedical_informatics10.html
Microsoft PowerPoint - A_パネル一覧0501.pptx
サノードで計測されたセンサ データに基づくイベント推定 ・ゴミ収集区間推定(音、振動) ・大気汚染ホットスポット(CO、PM2.5…)データ マイニングサーバ 神奈川県藤沢市のゴミ収集車にセンサノードを 設置
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/1/poster1.pdf
OHポスター2012
イバシの数理的定式化と法律への適用- ・類題から賢く学べます -頑健な半教師あり学習法と自然言語処理への応用- ・データのキモ、見つけます -特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術- ・よく似たデータを瞬時
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/oh2012_poster.pdf
統計的機械学習|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
環境研究グループ 統計的機械学習 統計的機械学習 世の中にあふれる多種多様なデータを解析して有益な情報を提示するデータマイニング技術や予測・推論技術は、ビジネス上での判断のみならず、日々の様々な生活場面
https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/ls/research_innovative02.html
PowerPoint Presentation
技術 (Engineering) 応用技術 (Engineering) システム最適化・ 形式的検証 知識発見・ データマイニング 統計解析・ モデリング 離散構造処理系 (実装技術,“Art”) 計算
https://www.rd.ntt/_assets/pdf/sic/event/2017/70/02-minato.pdf
talk_minato.pdf
%は選ばれない。1%しか選ばれないとすると、その逆数である100倍ほどは圧縮 できる可能性があるということです。 ZDDはBDDの改良技術として、現在世界的に広く使われています。最近ではデータ•マイニング
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2014/talk/invite2/talk_minato.pdf
オペレーション技術|NTTアクセスサ-ビスシステム研究所
ざまな業務に汎用的に適用可能です。 (1) マーケティング分析支援システム(M3S) 定量的なデータベースマーケティングの一手法として、データマイニング分析プロセスが用いられてきましたが、市販ツールをその
https://www.rd.ntt/as/history/process/