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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| MI, MICT (共催) |
2023-11-14 13:40 |
福岡 | 九州工業大学戸畑キャンパス | 医師の診察法と勾配ブースティング決定木の組み合わせによる植込み型心臓電気デバイスで捉えた不整脈イベントの分類 ○白江遥人・西井伸洋・森田 宏（岡山大）・諸岡健一（熊本大）  MICT2023-31 MI2023-24 |
植込み型心臓電気デバイスは，様々な不整脈イベントを記録できる．主なイベントとして，上室不整脈と心室不整脈があるが，これら... [more] | MICT2023-31 MI2023-24 pp.25-28 |
| LOIS | 2023-03-13 16:35 |
沖縄 | 大濱信泉記念館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
投稿に付与されるお気に入り登録数を予測するための教師あり学習に基づくSNSユーザのライフログデータ解析 ○荒澤孔明・松川 瞬・杉尾信行・和田直史・松﨑博季（北海道科学大） LOIS2022-56 |
SNSを活用したマーケティングなどでは，人々の関心を誘発させる投稿をいかに制作し，いかに発信するかが重要な課題となる．特... [more] | LOIS2022-56 pp.72-76 |
| HWS, VLD (共催) |
2023-03-02 17:15 |
沖縄 | 沖縄県青年会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
勾配ブースティング決定木を利用した通信効率に優れる連合学習 ○嶋村光太郎・高前田伸也（東大） VLD2022-99 HWS2022-70 |
連合学習は各参加者がプライベートデータを他の参加者に開示することなく協調して学習を行う機械学習手法である． 連合学... [more] |
VLD2022-99 HWS2022-70 pp.137-142 |
| IT | 2022-07-22 15:05 |
岡山 | 岡山理科大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
決定木モデルを仮定した分類におけるメタツリー集合のブースティング的構成によるベイズ近似最適アルゴリズムの研究 ○馬庭良太・一條尚希・島田航志・松嶋敏泰（早大） IT2022-28 |
学習データが与えられた下で，新しい説明変数に対応する目的変数を分類予測する手法の一つに決定木が挙げられる．本研究では，決... [more] | IT2022-28 pp.67-72 |
| NLC | 2022-03-07 16:15 |
ONLINE | オンライン開催 | 勾配ブースティングを用いた番組情報抽出 ○谷岡広樹（徳島大）・谷脇研児（プラットワークス） NLC2021-37 |
インターネットを用いた動画配信サービスが続々と立ち上がっているが，著者らは現在，番組制作会社のおすすめの番組情報を一元管... [more] | NLC2021-37 pp.54-55 |
| ITE-HI, ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT (共催) IE, ITS (共催) (連催) [詳細] |
2020-02-28 14:25 |
北海道 | 北海道大学 （開催中止，技報発行あり） |
［特別講演］インフラ維持管理データ分析試行 ～ 健全度判定への機械学習適用試行結果について ～ ○長谷川 蒼・湧田雄基・阿部真育（北大）・鈴木弘武（NEXCO東日本） |
本研究では，高速道路鋼橋のRC 床版の健全度判定において，機械学習を適用した例を報告する。点検データ, 諸元データに加え... [more] | |
| IBISML | 2019-03-06 13:30 |
東京 | 理研AIP | 領域分割学習を用いたブースティング判別器の高速化と顔検出器への応用 ○森 健・竹内純一・川喜田雅則（九大） IBISML2018-115 |
本論文ではブースティング判別器の高速評価法を提案する． ブースティングに用いられる判別関数は弱判別器と呼ばれる低精度な... [more] |
IBISML2018-115 pp.73-80 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］アンサンブル学習における弱学習器間の相互性指標に基づく学習法の修正に関する一検討 ○内海翔太・亀山啓輔（筑波大） IBISML2018-102 |
アンサンブル学習においては，各弱学習器の分類精度や弱学習器間の相補性が統合学習器の分類精度に影響を与える．本研究では相補... [more] | IBISML2018-102 pp.429-434 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2018-09-20 09:40 |
福岡 | 福岡工業大学 | 並列的なアンサンブル学習におけるデータの重みを用いた相補的な弱学習器の構成 ○内海翔太・亀山啓輔（筑波大） PRMU2018-37 IBISML2018-14 |
アンサンブル学習の汎化精度の改善には，各学習器の精度や学習器間の分類の正誤に対する相補性が重要である．本論文では，学習器... [more] | PRMU2018-37 IBISML2018-14 pp.9-15 |
| SP, IPSJ-SLP (併催) |
2014-07-25 09:30 |
岩手 | ホテル花巻 | システム統合を目的とした識別学習の一般的枠組み ○太刀岡勇気・渡部晋治・ルルー ジョナトン・ハーシー ジョン（三菱電機） SP2014-65 |
本報では，音響モデル(ガウス混合モデルおよび深層神経回路網)と識別的特徴量変換を含む，システム統合のための一般的な識別学... [more] | SP2014-65 pp.13-18 |
| SP, IPSJ-MUS (連催) |
2014-05-24 11:30 |
東京 | 日本大学文理学部キャンパス 百周年記念館 | ［一般発表］システム統合のための音響モデルの識別学習 ○太刀岡勇気（三菱電機）・渡部晋治・ルルー ジョナトン・ハーシー ジョン（MERL） SP2014-15 |
識別学習においては，単一のシステムを用いた場合，評価関数は正解ラベルを参照して音声認識性能が向上するように定められる．こ... [more] | SP2014-15 pp.147-152 |
| IBISML | 2013-11-12 15:45 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | ［ポスター講演］事例間の距離に応じた重要度の付与によるノイズ耐性を考慮したブースティング手法 ○藤田慎二郎・亀井清華・藤田 聡（広島大） IBISML2013-38 |
AdaBoostはアンサンブル学習の主要な手法の1つであり， 実装が容易でありながら高い分類精度を持つことが特徴となっ... [more] |
IBISML2013-38 pp.15-21 |
| PRMU, MVE (共催) IPSJ-CVIM (併催) [詳細] |
2013-01-24 15:45 |
京都 | 京都大学 | ハイブリッド型転移学習による物体検出における学習の効率化 ○土屋成光・山内悠嗣（中部大）・山下隆義（オムロン）・藤吉弘亘（中部大） PRMU2012-122 MVE2012-87 |
統計的学習法に基づく人検出では,学習サンプル収集に伴う人的コストと特定シーンに合わせた再学習の ための時間的コストが大き... [more] | PRMU2012-122 MVE2012-87 pp.329-334 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2011-09-05 15:20 |
北海道 | はこだて未来大学 | Online Real Boostingによる物体追跡のための特徴選択 山下隆義（オムロン）・○藤吉弘亘（中部大） PRMU2011-68 IBISML2011-27 |
近年，物体検出や物体追跡において，AdaBoostやReal AdaBoostなどのブースティングが注目されており，オン... [more] | PRMU2011-68 IBISML2011-27 pp.67-73 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2011-09-06 10:00 |
北海道 | はこだて未来大学 | ブースティングの判別高速化と顔検出への応用 ○泉 亮多・川喜田雅則・竹内純一（九大/九州先端科学技研）・胡 軼・高森哲弥・亀山祐和（富士フイルム） PRMU2011-70 IBISML2011-29 |
ブースティングによる判別器を高速化する手法を提案する．例えば 顔検出のように適用対象によっては，訓練時間や判別精度だけ... [more] |
PRMU2011-70 IBISML2011-29 pp.111-117 |
| IBISML | 2010-11-04 15:00 |
東京 | 東大生産研 | ［ポスター講演］Uロス関数に基づく密度推定のためのブースティング ○小森 理（統計数理研）・内藤貫太（島根大）・江口真透（統計数理研） IBISML2010-69 |
本論文ではブースティングによる密度推定のための方法のクラスを提案する． 単調増加で凸な実数値関数$U$から導かれる$U... [more] |
IBISML2010-69 pp.73-82 |
| SP | 2010-06-17 16:15 |
福岡 | 九州大学筑紫キャンパス 共通管理棟3階 大会議室 | ブースティングによるマルチモーダル音声区間検出の結果統合 ○竹内伸一・羽柴隆志・田村哲嗣・速水 悟（岐阜大） SP2010-26 |
音声認識の前段階として用いられる音声区間検出技術(Voice Activity Detection, VAD)には高い... [more] |
SP2010-26 pp.25-30 |
| PRMU, HIP (共催) |
2010-03-16 15:55 |
鹿児島 | 鹿児島大 | 多クラス早期認識ブースティング法 ○石黒勝彦・澤田 宏・坂野 鋭（NTT） PRMU2009-316 HIP2009-201 |
ジェスチャ認識のような時系列シーケンスの認識においては、応用によりシーケンスの終了を待たずにで きるだけ早く認識結果を... [more] |
PRMU2009-316 HIP2009-201 pp.489-494 |
| PRMU | 2009-08-31 17:25 |
宮城 | 東北大 | Boostingに基づく分割統治的戦略による高精度な識別器構築手法の提案 ○土屋成光・藤吉弘亘（中部大） PRMU2009-66 |
顔や人等の物体検出では，多くの姿勢の異なる同一カテゴリの物体を検出する必要がある．しかし，姿勢の変化は画像上で大きな影響... [more] | PRMU2009-66 pp.81-86 |
| PRMU | 2009-09-01 09:00 |
宮城 | 東北大 | アンサンブル型最小分類誤り学習法の実装と実験的評価 ○谷口真一（同志社大）・渡辺秀行（NICT）・片桐 滋・山田幸太（同志社大）・中村 篤・マクダーモット エリック・渡部晋治（NTT）・西島奈甫・大崎美穂（同志社大） PRMU2009-67 |
筆者らは先に、代表的なアンサンブル型分類器設計法であるブースティング法と音声認識や言語処理で広く使われている最小分類誤り... [more] | PRMU2009-67 pp.103-108 |
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