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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-05 15:10 ［ポスター講演］テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択のバイオインフォマティクスへの応用 ○田口善弘（中大）  IBISML2018-90 |
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| 抄録 | （和） | 現在、深層学習を始めとする教師あり学習や、強化学習が大規模データの解析で広範に使用されて大きな成果を上げているが、バイオインフォマティクス（ゲノム科学）のデータは高次元少数標本データ（いわゆるlarge p small n問題、変数（例えば遺伝子数）に比べてサンプル数（例えば、被験者の数）が圧倒的に少ない）であるために、この様な方法を効果的に使うことができない。この様な高次元少数標本データの解析に我々はテンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法を提案して広範な問題に適応してきた。同手法はテンソルが最初から実験的に得られている場合と行列からテンソルを作成する場合にいずれにも適用できるため応用範囲が広い。我々はこの手法を「心的外傷後ストレス障害由来の心臓病の原因遺伝子の推定」「２６種類の非小細胞肺がんのマルチオミックスデータの解析」「社会性昆虫のカースト固有フェノタイプとエピゲノム関係」「miRNAトランスフェクションが引き起こす配列非特異的な副作用の効果」「既知化合物が無い場合の疾患・プロテインに対する遺伝子発現プロファイルからのAI創薬手法の提案」などの広範なテーマに応用し、原著論文として発表してきた。この方法の原理と有効性、応用例について発表したい。 |
| （英） | Although supervised and reinforcement learning including deap learning performs excellent achievements, it is not applicable to so called lagre $p$ small $n$ problems. We proposed tensor decomposition based unsupervised feature extraction and applied it to various bioinformatic problems. | |
| キーワード | （和） | テンソル分解 / 教師なし学習 / 変数選択 / バイオインフォマティクス / large $p small n問題 / / / |
| （英） | tensor decomposition / unsupervised learning / feature selection / bioinformatics / large p small n problem / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-90, pp. 345-352, 2018年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-90 | |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2018-90 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2018-11-05 - 2018-11-07 |
| 開催地（和） | 北海道民活動センター（かでる2.7） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択のバイオインフォマティクスへの応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Tensor decomposition based unsupervised feature extraction applied to bioinformatics |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | テンソル分解 / tensor decomposition |
| キーワード(2)（和/英） | 教師なし学習 / unsupervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | 変数選択 / feature selection |
| キーワード(4)（和/英） | バイオインフォマティクス / bioinformatics |
| キーワード(5)（和/英） | large $p small n問題 / large p small n problem |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田口 善弘 / Y-h. Taguchi / タグチ ヨシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-05 15:10:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2018-90 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.284 |
| ページ範囲 | pp.345-352 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) |
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