第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

講演情報

一般発表

Track 2: ビッグデータ基盤技術・セキュリティ・プライバシ

時系列データ分類・予測

2024年2月29日(木) 16:00 〜 18:10 T2-B (オンライン(Zoom Events))

座長:天笠 俊之(筑波大学) 
コメンテータ:杉浦 健人(名古屋大学)

16:55 〜 17:20

[T2-B-6-03] 学習可能な長さを持つshapeletsに基づく時系列分類法

*山口 晃広1、植野 研1、鹿島 久嗣2 (1. 東芝研究開発センター 知能化システム研究所 システムAIラボラトリー、2. 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻)

発表者区分:一般
論文種別:ロングペーパー
インタラクティブ発表:なし

キーワード:Shapelets、クラス分類、時系列データ、説明可能性、Interpretable ML