NEC發表巨量資料分析技術

日本NEC週五（6/22）發表一項機械自動學習技術，可偵測出隱藏於巨量資料（big data）中人類難以察覺的規則性數據，未來透過此技術可精確控管電力需求，應用於醫療領域也可能協助早期發現疾病。

NEC指出，分析由網路與各類感應器收集而來的巨量資料，藉以了解現況或預測未來可能的發展，是目前極受矚目的分析技術之一。本次所研發的技術稱為異種混和學習技術，因為它能從散亂複雜的巨量資料中找出資料之間彼此有無關聯性、自動發現特定的資料規則，並因應當下分析的資料自動切換不同的規則參考依據。

以大樓電力需求預測用途為例，對於室外氣溫、日期、時間等可能影響電力消費量的多種資料，即可透過新技術加以分析發現其規則性，進而提高預測的精準度。若用於醫療領域，則能從日常生活中收集的各項資料發現較為異常的模式，有助早期發現患病初期症狀不明顯的疾病。

NEC異種混和學習技術與一般機械學習技術不同之處在於，一般機械學習只能找到資料的單一規則性並據以分析，而異種混和學習可因應不同狀況、變動性高的資料執行高精準度的預測與察覺異常問題。

本技術預定於6/28在英國蘇格蘭舉辦的國際機械學習會議（ICML 2012）中發表。（編譯/張嵐霆）