グループでは変革の最前線からプロフェッショナルの視点を発信しています。トーマツのアライアンスSalesforce、SAP、ServiceNow、Workday、Google、Oracle、Anaplan、AWS、Adobeなど世界のテクノロジー企業とアライアンスを組み、ソリューションを提供します。新着情報サステナビリティ&クライメート(気候変動)気候変動、カーボンニュートラル、サーキュラーエコノミー、ネガティブエミッション等の分野で企業ひいては社会に持続的価値を提供していきます。最新のデジタル技術に基づくソリューションで、デジタルガバメントの実現と社会課題の解決に貢献します。トーマツのAIAI活用に必要なデータ収集、分析基盤の整備からAIの導入、運用まで、AIをビジネスの中核に据え、大胆な変革を一気通貫で支援します。Perspectivesブログなど、厳選した情報を中心に発信しておりますので是非ご活用ください。スポーツビジネスステークホルダーに対して最適なチームを国内外で組成し、マーケットの健全な創出・拡大に向けた活動を推進しています。Greenhouse最先端テクノロジーとデザイン・シンキングの融合からなるイノベーション創発施設「Greenhouse」がオープンいたします。forward.特徴選択は統計学・機械学習の古典的、かつ、主要な研究テーマのひとつであり、今も、活発に研究が進められている。32億個の塩基から構成されるDNA中には23000個ほどの遺伝子が存在するとされるが、そのうち特定の遺伝病の原因となる遺伝子を見つける問題は特徴選択の問題である。特徴選択の重要な2つの課題は、特徴選択の性能の定量的評価指標の確立と、大規模データに適用できる高速なアルゴリズムの開発である。特徴選択はNP困難な問題であるので、大規模データに適用しても実用的な時間内で結果を返す高速なアルゴリズムの開発は重要である。本研究は、前記二つの課題に取り組む。評価指標に関しては、従来用いられていたクラス相関と特徴数に加えて、選択された特徴が内包するクラスと無相関な情報量を評価する「Nuisance」の導入を提案する。「Nuisance」が大きいと、特徴選択後の機械学習の手続きに悪影響がでることが想定される。実際、本研究では、クラス相関と「Nuisance」のバランスを最適化することで、分類アルゴリズムの性能が改善されることを確認した。(BornFS)」を提案する。BornFSは大規模データセットを扱うスケーラビリティを有する。マルウェア検出を目的とし、80万件のデータインスタンスからなる大規模データセットを用いた実験では、1000万個超の特徴からわずか155個の特徴を選択し、選択した特徴に基づくマルウェア検出でAUC-ROC=0.96の非常に高い正確性を示すことに成功した。Edgeブラウザではソーシャルログインを使用できません。Deloitteに登録されています。ソーシャルメディアアカウントをリンクするには再ログインしてください。account.またはEmailアドレスとソーシャルメディアでログインしたようです。Emailまたはソーシャルアカウントでサインインして、アカウントをリンクします。リミテッド(“DTTL”)、そのグローバルネットワーク組織を構成するメンバーファームおよびそれらの関係法人(総称して“デロイトネットワーク”)のひとつまたは複数を指します。Global”)ならびに各メンバーファームおよび関係法人はそれぞれ法的に独立した別個の組織体であり、第三者に関して相互に義務を課しまたは拘束させることはありません。DTTLおよびDTTLの各メンバーファームならびに関係法人は、自らの作為および不作為についてのみ責任を負い、互いに他のファームまたは関係法人の作為および不作為について責任を負うものではありません。DTTLはクライアントへのサービス提供を行いません。