NECが開発した異種混合学習技術は、ビッグデータに混在するデータどうしの関連性から、特定の規則性を自動で発見し、分析するデータに応じて参照する規則を自動で切り替えることができる。これによって、単一の規則性のみを発見して参照する従来の機械学習では分析が困難な、状況に応じて規則性が変化するデータでも、高精度な予測や異常検出が可能になる。
これをビルの電力需要の予測に活用すると、外気温・曜日・時間帯などと電力消費量の関係が一定していないビルにおいても、収集したデータに混在するさまざまな規則性を発見し活用することで、高精度な予測を行うことができる。また、医療領域に活用した場合、日常生活において収集しているデータから異常パターンを発見することで、見つけるのが難しい病気の早期発見に貢献することが期待できる。
【関連記事】
・SAS、ビッグデータを超高速に可視化するインメモリ・ソリューション
・デジタルガレージ、Twitterでビッグデータ事業に参入
・アイオイクス、ビッグデータを高精度に解析するLPOツール「DLPO」最新版
・「Sybase IQ」がHadoopやR言語と連携、PMMLもサポート
・IBM、ソーシャルの書き込み数億件を一括分析できる非構造化データ分析ソフトを発表
