290993記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 大規模EHRデータの表現学習による半教師付きクラスタリング（Semi-supervised Clustering Through Representation Learning of Large-scale EHR Data）
2 分で読了
0 views

大規模EHRデータの表現学習による半教師付きクラスタリング

（Semi-supervised Clustering Through Representation Learning of Large-scale EHR Data）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近読んだ論文で「SCORE」という手法が出てきたと聞きました。電子カルテ（EHR）を使うやつだと聞いたのですが、要点を短く教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！SCOREは、少ないラベルデータをうまく使って患者のクラスタリングと埋め込み（embedding）を同時に学習するフレームワークですよ。要点を3つで言うと、表現学習、半教師付き学習、既存の埋め込み活用です。一緒に整理していきましょう。

田中専務

なるほど。うちみたいな中小でも使えるのでしょうか。現場データは抜けや形式ばらつきが多く、標準ラベルも少ないのが現実でして。

AIメンター拓海

大丈夫、焦らなくていいですよ。SCOREはまさにラベルが少ない状況を想定しているので、端的に言えば既存の知識（外部で学習したコード埋め込み）を内部の少ないラベルで微調整して、信頼できるクラスタを作る仕組みです。ポイントは現場データをうまく

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
ステップワイズ進捗帰属（Stepwise Progress Attribution: SPA） — Reinforcing LLM Agents via Stepwise Progress Attribution
次の記事
推薦におけるLLMの見落としとその解決
（What LLMs Miss in Recommendations: Bridging the Gap with Retrieval-Augmented Collaborative Signals）
関連記事
2+1次元ボソンのトポロジカル秩序に関する理論
（A theory of 2+1D bosonic topological orders）
非連結マルコフ決定過程におけるほぼ最適な探索と活用
（Near Optimal Exploration-Exploitation in Non-Communicating Markov Decision Processes）
粘性流体力学における超冷却とエントロピー生成の示唆
（Viscous Hydrodynamics with Supercooling）
累積分布ネットワークと導関数和積アルゴリズム
（Cumulative Distribution Networks and the Derivative-Sum-Product Algorithm）
AI評価統計のための階層ベイズ枠組み（HiBayES） — HiBayES: A Hierarchical Bayesian Modeling Framework for AI Evaluation Statistics
機械学習ライフサイクルに関する体系的マッピング研究
（Systematic Mapping Study on the Machine Learning Lifecycle）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
高次元スパースSIRの凸的定式化
（A convex formulation for high-dimensional sparse sliced inverse regression）
  • 論文研究
最小限の注文板取引所シミュレータ
（BSE: A Minimal Simulation of a Limit-Order-Book Stock Exchange）
  • 論文研究
深層学習で導くスパースセンサー配置の貪欲アルゴリズム
（Greedy Algorithms for Sparse Sensor Placement via Deep Learning）
  • 論文研究
サイバーフィジカルシステムにおける学習ベースの攻撃
（Learning-based Attacks in Cyber-Physical Systems）
  • 論文研究
カーネルリッジ回帰の統計的・計算効率の高い分散推定法
（Statistically and Computationally Efficient Variance Estimator for Kernel Ridge Regression）
  • 論文研究
記録と脳画像の統合解析を行う記憶ベースのグラフ畳み込みネットワーク
（Integrative Analysis of Patient Health Records and Neuroimages via Memory-based Graph Convolutional Network）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む