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セミナー

Graph Mining e-ラーニングコース

Graph(グラフ)とは、いくつかの点(ノード)がいくつかの線(エッジ)で結ばれた形をしているデータ構造です。遺伝子制御ネットワークや化合物、タンパク質やRNAの構造などもグラフで表現することができます。この10年ほどの間に、教師あり分類/クラスタリング、次元縮約など、グラフデータのための統計的学習アルゴリズムは非常に進歩しました。
この講義では、その原動力となった2つの基本技術「グラフカーネル graph kernel」と「グラフマイニング graph mining」の基本から出発し、いくつかの重要なアルゴリズムをカバーします。バイオ情報に適用した事例も紹介します。機械学習に興味のある方はこの機会にぜひご覧ください。

  • この講義内容は、平成24年9月10、11、13日に開催した Graph Mining セミナー(於:CBRC)を録画・編集したもので、21th Machine Learning Summer School(京都)で講演者が行った講義の内容と同等の内容です。
  • 受講者は受講期間内に各自ご自宅等で学習します。
  • 希望者は全員受講できます。また、何度でも繰り返し視聴可能です。
  • このコースには、修了試験はありません。
  • 申し込み前に必ず動作環境を確認してください。
  • アカウントを複数名で共用することはできません。
募集期間 平成27年年4月8日(水)12:00 受付開始~平成28年3月13日
受講期間 受付次第~平成28年3月31日まで
定員 なし
コマ数 1コマ45~90分/全3コマ
講師 津田 宏治(生命情報工学研究センター)  ※所属は開催時  ホームページ
受講料 無料 受講申込
対応環境 Microsoft Windows
Webブラウザ:Microsoft Internet Explorer 8, 9, 10, 11、Mozilla Firefox 最新版
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Mac OS X Ver.10.2以降
Webブラウザ:Mozilla Firefox 最新版
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・Adobe Flashが必要です。詳しくはアドビ システムズ 株式会社のページを参照ください。
・500Kbps以上のインターネット接続回線が必要です。
・上記対応環境でも動作しない可能性もあります。万が一動作しない場合は、contactページより使用環境をできるだけ詳しく(OSの種類、バージョン、ブラウザの種類、バージョン等)お知らせください。
試聴 demo
講義名 収録日、時間
1 Chapter:1  Data Mining
データマイニングのアルゴリズム
2012.9.10
約120分
2 Chapter:2  Learning from structured Data
データマイニングと機械学習の融合
2012.9.11
約60分
3 Chapter:3  Kernels for Structured Data
グラフカーネル
2012.9.13
約80分