離散的なオンラインデータ解析法の開発と応用

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従来オンラインデータは、確率差分方程式と呼ばれる形式のデータ表現を基礎として解析される事が多かった。即ち、時刻tの状態X_tを予測する為にt-1時点の情報X_{t-1}を利用し、離れた時点t-nの情報X_{t-n}の利用については十分考慮されていなかった。本研究では、離れた時点t-nの情報を利用したオンラインデータ解析法の開発と応用を検討している。従来手法が主としてデータを継続した時系列として扱っていたのに対して、より離散的な時刻t-nの情報を解析する点が研究の特徴である。この考えに基いた研究の成果を、例えば金融工学の分野に応用し、「株価の日次・月次推移と学習期間調整」（吉田健一、情報処理学会論文誌 Vol.62, No.3)として、論文化してきた。令和4年度は、さらにこの研究過程で考案したデータ解析手法がconcept drift検出手法として一般化可能である事を見出し提案手法の優位点とconcept drift手法として完成させるための研究課題を整理し- Speed of Concept Drift、K.Yoshida, 12th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (IIAI AAI 2022-Winter)- Concept Drift in Japanese COVID-19 Infection Data、T.Uchida, K.Yoshida, 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022)などの国際会議で公表した。