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予測に役立つ特徴的なデータの生成・評価を自動化する

ビッグデータ予測分析の事前処理を効率化、NECが新技術

2015年08月19日 09時00分更新

文● 川島弘之/TECH.ASCII.jp

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 NECは8月18日、ビッグデータの予測分析における事前のデータ処理を行うための新技術を開発した。予測に役立つ特徴的なデータ(以下、特徴量)の生成と、その評価を自動化する「特徴量自動設計技術」として、2015年度中の実用化をめざす。

 ビッグデータに対して高精度な予測分析を行うためには、対象データが分析に大きな影響を及ぼす条件を発見し、条件に当てはまる特徴点の生成手順を設計するとともに、データの生成・評価を行い、これら一連のプロセスを繰り返す必要があるという。

 その設計には高度なデータ相関分析や、人手による実験・検証が必要なため、これまで専門ノウハウを持つデータ分析技術者が手動で設計していた。

 新技術は、NECが開発したビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」による分析を行う前に、特徴量の生成に関する一連のプロセスを自動化するもの。分析期間の大幅な短縮に寄与する。

新技術の特長

 具体的には、データ変換の組み合わせを高速に探索できるアルゴリズムを開発。分析対象となる大量のデータに対して、「データ変換処理」の膨大な組み合わせの中から、最も適切な組み合わせを高速に探索し、データ分析に有効な特徴量を自動的に算出する。

 また、特徴量の算出において、「標準化」「移動平均(時系列データの平準化)」など、データ分析技術者がこれまで多くの経験で培った様々な「データ変換処理」をライブラリ化した。同ライブラリを組み合わせて、多様な特徴量を簡単に生成できるという。

従来の方式では、専門家による手動の作業が発生し、多くの時間がかかる

新技術では、最低なデータ変換の組み合わせを自動的に発見できる

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