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セミナー「Graph-based Machine Learning」のご案内

イベント 掲載日:2019年05月09日

日 程 2019年 5月10日(金)16:00~17:00
場 所 九州工業大学 飯塚キャンパス 総合研究棟 大学院セミナー室 2F(N214)
内 容

馬見塚拓先生(京都大学)をお招きし、グラフデータの機械学習についてご講演いただきます。発表言語は英語です。


Graph-based Machine Learning

演者:

馬見塚 拓 教授

所属:

京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

日時:

2019年5月10日(月)16:00 ~ 17:00

場所:

九州工業大学 飯塚キャンパス 
総合研究棟 大学院セミナー室 2F(N214)

要旨:

A wide variety of machine learning techniques have been developed and used for a lot of applications. Traditionally data are vectors, meaning that each instance is a vector of features, by which the entire data set is a matrix. A typical example is a user-item matrix in e-commerce, where each instance is a user or item, for which features are purchase records. A recent, more emerging data type is a graph, particularly that with unique nodes, resulting in an adjacency matrix showing the similarity between nodes (instances). Examples are social networks, web links and biological networks, especially gene networks, in which edges represent biological relationships between nodes (genes), such as gene regulation, protein-protein interactions, and so on. In this talk, I will explain the key idea of machine learning for graphs (MLG) and also describe major problem settings and efficient algorithms for the problems of MLG.

皆さまのご来聴をお待ちしております。


問合せ先 大学院情報工学研究院 生命情報工学研究系 山西 芳裕 教授
  電話番号:0948-29-7821
  E-mail:  yamani[at]bio.kyutech.ac.jp
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