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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-10 14:05
強化学習を用いた複数データ選択のための能動学習
田口優介筑波大)・日野英逸統計数理研)・亀山啓輔筑波大IBISML2019-32
抄録 (和) 教師付き学習を行う際,データを新たに取得することはモデルの性能向上のためのシンプルな方法である.しかし,データ取得に際し金銭的,時間的に多大なコストがかかる状況も多く存在し,できる限り少ないデータ取得回数に抑えたいという要請がある.その要請に応える一つの方法が,能動学習である.能動学習とは,モデルの性能向上に対してより貢献するデータを選択し,少ないデータ取得回数で求める性能に近づけるというフレームワークである.本研究ではこの能動学習に焦点を当て,新規手法の提案を行う.提案手法は特に予算(データ取得の制限)がある場合にその中で最大の性能を発揮するように,データ取得の順序(コンテキスト)を考慮する能動学習を行う.これを実現するために提案法は強化学習を利用する.
本研究では能動学習手法を提案し,これが既存手法に対し優位であることを示す.
そして,提案法がデータ取得のコンテキストを考慮しており,限られた予算の中で高い効果を発揮することを示す. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 能動学習 / プールベース能動学習 / データ取得コンテキスト / 組み合わせ / 強化学習 / DQN / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 360, IBISML2019-32, pp. 99-106, 2020年1月.
資料番号 IBISML2019-32 
発行日 2020-01-02 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード IBISML2019-32

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2020-01-09 - 2020-01-10 
開催地(和) 統計数理研究所 
開催地(英) ISM 
テーマ(和) 機械学習一般 
テーマ(英) Machine learning, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2020-01-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 強化学習を用いた複数データ選択のための能動学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Active learning for multiple data selection using reinforcement learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 能動学習 /  
キーワード(2)(和/英) プールベース能動学習 /  
キーワード(3)(和/英) データ取得コンテキスト /  
キーワード(4)(和/英) 組み合わせ /  
キーワード(5)(和/英) 強化学習 /  
キーワード(6)(和/英) DQN /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田口 優介 / Yuusuke Taguchi / タグチ ユウスケ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ
第2著者 所属(和/英) 統計数理研究所 (略称: 統計数理研)
The Institute of Statistical Mathematics (略称: ISM)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 亀山 啓輔 / Keisuke Kameyama / カメヤマ ケイスケ
第3著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
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講演者
発表日時 2020-01-10 14:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2019-32 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.360 
ページ範囲 pp.99-106 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2020-01-02 


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