@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00145886,
 author = {加藤, 大志 and 三木, 清一 and Daishi, Kato and Miki, Kiyokazu},
 issue = {5},
 month = {Nov},
 note = {大規模データを分析して規則や知識を発見するデータマイニングが注目されている．データマイニングではしばしば機械学習の手法を用いるが，学習パラメータの入力や学習結果の評価において分析者の役割が重要となる．よりよい分析結果を得るには分析者が試行錯誤を重ねることが重要で，そのためには分析実行から結果評価のサイクルを速く回すことが求められる．本稿では，試行錯誤を促進するために，学習に計算時間がかかる場合でも実行中の途中結果を可視化できるデータ分析ツールを提案する．機械学習の EM アルゴリズムを用いた一つの手法を対象に，提案を具体化したプロトタイプシステムを開発した．本プロトタイプシステムでは，アルゴリズムの途中結果を確認しつつアルゴリズムの終了を待つことなく分析を再実行できるようになり，試行錯誤の促進が期待できることが分かった．, Data mining has got attention for finding rules and knowledge out of big data. Machine learning technique is often used in data mining, and the role of data analysts is important to design input parameters and evaluate output results. To get better results, trials and errors by analysts are important. Hence, a method for repeating design/evaluation cycles rapidly is desired. We propose an interactive data mining tool which allows to visualize intermediate results from a time-consuming algorithm We developed a prototype tool with an EM algorithm based machine learning algorithm. With this tool, users can observe the intermediate results and stop the algorithm for another trial if necessary.},
 title = {分析者による試行錯誤を促進するデータ分析ツールの提案と試作},
 year = {2015}
}