[特徴]
- 連続値、離散値、多次元ベクトルなどの多様な確率変数を統一的に扱える。
- ニューラルネットの汎化能力を利用した欠損データからの学習。
- JDBCによるOracle, PostgreSQLなどのデータベースとの連携
- TCP/IPやXMLファイルによる外部ソフトウェアからの利用も可能
[その他]
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紹介:
データからコンピュータが学習する機械学習の枠組と不確実な事象の起こる
確率分布を計算する確率推論の研究成果を応用することで、データから学習し
て賢くなる推論ソフトウェアが実現できました。
このソフトウェアを使って、統計データからモデルを学習し、与えられた入力
から未知の変数に対する確率推論を行うことで、ユーザがこと細かく指示をし
なくても、ユーザの要求を推論して望む通りの動作を行うような情報システム
や対話ロボットを簡単に実現できるようになります。こうしたシステムを利用
している最中にもデータを収集し、新しいデータから自律的に学習を続けるこ
ともできるので、実際のユーザの要望にこたえたり、より望ましい結果に適応
するような情報システムを実現することも容易になります。この技術を使って商品
の販売履歴から顧客の好みを推測したり、機器の障害事例から故障診断を行う推論
システムを自動的に生成するなどの応用も実際に行われつつあります。