情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

ビッグデータ時代の今日,機械学習によるデータからの新たな知見の発見や獲得が研究のみならず実社会においても取り沙汰されており,この流れは今後さらに加速することが予想されている.そうした時流を受け,本研究ではデータベース研究の立場から機械学習へのアプローチとして,factorized MLと呼ばれる考えに焦点を当てる.データベースのスキーマ構造の情報や問い合わせ機能を活用することで,RDBMSと機械学習を効率的に連携させることが可能となり,学習時間の削減や学習の質の向上が望める.