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J-GLOBAL ID：202102260972747676   整理番号：21A0027437

統計解析 III.運動・行動解析 6.機械学習による移動行動解析の考え方

How to analyze movement behavior by machine learning

著者 (1件)： 木村幸太郎 (名古屋市大 大学院理学研究科)
資料名： 実験医学  (Experimental Medicine)
巻： 38  号： 20  ページ： 3501-3507  発行年： 2020年12月15日 
JST資料番号： Y0568A  ISSN： 0288-5514  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： われわれが動物やヒトの移動行動を測定するのは,移動を通して外部刺激(光・音・匂いなど)や内部状態(認知・判断・気分など)を理解するためである.しかし,移動の測定自体はカメラやGPS受信機の小型化や低価格化によって非常に容易になってきているにもかかわらず,測定された移動データの解析技術の発展は大きく見劣りする状態であり,「移動ビッグデータの処理なき蓄積」は大きな問題となりつつある.本稿では機械学習による移動行動解析の考え方と,筆者が参加する新学術領域研究「生物移動情報学」において開発されたいくつかの手法について解説する.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  学習制御 ,  特徴抽出 ,  データ解析 ,  人工知能 ,  軌跡 ,  パターン認識 ,  正規分布 ,  *データマイニング ,  *動物行動 ,  決定分析 ,  決定木分析 ,  運動軌道 ,  頻出パターンマイニング
準シソーラス用語： ディシジョンツリー分析 ,  移動軌跡 ,  *移動行動 ,  逆強化学習 ,  混合正規分布 ,  統計的パターン認識 ,  頻出パターンデータマイニング

分類 (3件)： 動物生態学一般  (EE03010W) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統計解析 ,  運動 ,  行動解析 ,  機械学習