ビッグデータに隠れた構造を見つけ出す

インターネットやセンサの普及とともに膨大なデータを容易に入手、蓄積できるようになってきており、データから有用な知識を自動的に発見することはビッグデータ解析の大きな課題となっています。本講演では、データがどのような仕組みで生成されたのかをモデル化することにより、ビッグデータから自動的に重要で特徴的な性質を発見し理解することを可能にする技術を説明します。そして、トピック抽出、オブジェクト対応付けなどの具体的なタスクにおけるモデルを紹介し、どのような場面でどのようなモデルを用いればよいかの指針を示します。