NISTEP注目科学技術 - 2022_E213
概要
データサイエンスの中でも時系列データ、特に背景にあるモデルが変化している現象の解析技術が重要になるのではないかと考える。
例えばコロナの死亡者数推定は医療技術の進歩やオミクロン株など新種の発生などにより背景にあるモデルが変化しつづけており、解析技術の改善が必要である。
近年、社会の変化が速くなっており、社会科学全般への応用範囲も広がると考える。
例えばコロナの死亡者数推定は医療技術の進歩やオミクロン株など新種の発生などにより背景にあるモデルが変化しつづけており、解析技術の改善が必要である。
近年、社会の変化が速くなっており、社会科学全般への応用範囲も広がると考える。
キーワード
時系列データ / Concept Drift / 背景モデルの変化
ID | 2022_E213 |
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調査回 | 2022 |
注目/兆し | 注目 |
所属機関 | 大学 |
専門分野 | 情報通信 |
専門度 | 高 |
実現時期 | 5年未満 |
分析データ 推定科研費審査区分(中区分) | 62 (応用情報学) |
分析データ クラスタ | 46 (データサイエンス/機械学習・AI) |
研究段階
比較的古くからあるテーマにも思えるが、近年重要性が増したと考える。
インパクト
2022年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
データ解析技術だけでなくアルゴリズムの計算量などの素養を供えた人材の育成が必要。