キノウ＾2 キノウ＾2 サブプロジェクト4
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		21世紀の知識社会では、インターネットや大容量の電子媒体を通して、多様なマルチモーダルデータが一層利用できるようになることは確実です。その中で、それらのデータをいろいろな目的でうまく処理する技術が強く求められています。 本プロジェクトでは、各目的に合わせて、マルチモーダルデータから重要な情報（ここでは“不変情報”と呼びます）を自動的に発見するための方法論について研究します。 →研究目標 October 12, 2007 The 2nd Workshop on Machine Learning and Optimization at ISM August 21, 2007 Workshop on Bayesian Inference at ISM August 16, 2006 Workshop on Machine Learning and Optimization at ISM マルチモーダルデータからの不変情報の発見とその方法論の研究 松井和子（統計数理研究所） 統計数理研究所　国立情報学研究所　入野俊夫 (和歌山大学/統計数理研究所)　田邉國士 (早稲田大学/統計数理研究所) 花田里欧子（京都教育大学）