抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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インターネットとセンサで生成したデータ,モノのインターネット(IoT)の膨大な量により,すべてを調べるためにヒトにはあまりにも圧倒的になった。一つの解決策は,データを低減セット統計のことである。本論文の展望は反対である,すなわち,このデータの大部分はである背景雑音,興味深い部分は背景雑音から逸脱したものであり,特殊な部分である。データのこのような「興味深い」部品を見つけるために,普遍的なアプローチが必要である,を探しているか事前に知られていないからである。著者らのアプローチはのためのツールとしてのRissanenの最小記述長(MDL)を使用することである。データの短鎖及び長鎖の両非定型配列を見い出すことが可能とすると,MDLの正確な表現を必要とする,事前仮定しなかった。本論文では,短い配列のためによく作動する修正予測MDL法を開発した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】