センサデータマイニング特論
| 授業目的 |
|---|
| センサデータを取り扱う上での理論的ならびに実践的な手法について学ぶ．とりわけ，時系列解析の観点から，確率過程を説明し，センサデータのマイニングの基礎を学ぶ． |
| 到達目標 |
| センサデータマイニングに関する最新の成果の理解を深めるとともにその技術等を身につける． |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 第1回 | 最良予測問題の紹介と確率論ダイジェスト1 |
| 第2回 | 確率・統計ダイジェスト2 |
| 第3回 | 定常性と共分散関数 |
| 第4回 | 線形過程入門 |
| 第5回 | ARモデルとARMAモデル1 |
| 第6回 | ARモデルとARMAモデル2 |
| 第7回 | フーリエ変換とシステムの復習 |
| 第8回 | スペクトル解析 |
| 第9回 | 分割ガウス分布 |
| 第10回 | 状態空間モデルとカルマンフィルター |
| 第11回 | 時系列モデル推定 |
| 第12回 | カーネルとガウス過程回帰 |
| 第13回 | RNN |
| 第14回 | 総合演習 |
| 【授業計画】 | センサデータ関連技術や研究プロジェクトについて最近の研究成果やトピック・技術動向を踏まえて関連文献を講読し，議論を行う． 具体的内容は，オリジナルなユビキタスの概念や，さまざまなセンサデータ関連研究プロジェクト紹介，RFID，センサー情報を用いた実世界イベント検索，センサー情報を用いたモノの推定，センサデータ解釈のための知識について，センサネットワークとその課題について，ルーティングアルゴリズム，測位と省電力化，効率的情報収集，振動を用いた測位について，センサデータ・ストリーミングマイニングなどである． これらについて最新の文献を読み発表する． |