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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
HCGSYMPO
(第二種研究会)
2023-12-11
- 2023-12-13
福岡 北九州観光コンベンションAIM-3F
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
不完全情報ゲーム「ハゲタカのえじき」における集団内の相互学習による推移と解析
阿部慎太郎高橋春輝竹川高志工学院大
完全情報ゲームにおいて,人工知能(AI)は自己対戦による学習だけで高いパフォーマンスを実現している.不完全情報ゲームにお... [more]
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
IT 2019-07-25
14:50
東京 NATULUCK飯田橋東口 駅前店 決定木モデルにおける集団学習法の考えを用いたベイズ最適な分類の近似アルゴリズム
土橋那央齋藤翔太松嶋敏泰早大IT2019-17
本研究では,離散値をとる説明変数$bm{x}$に対する離散カテゴリ$y$の分類問題を扱う.説明変数$bm{x}$が与えら... [more] IT2019-17
pp.11-16
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
AI 2011-11-21
13:00
福岡 九州大学 伊都キャンパス Random Forestによるコンテキスト情報の補完について
石岡恒憲大学入試センターAI2011-21
コンテキストウエアサービスを考える場合に,行うべきサービスを応答変数,得られるコンテキスト情報を説明変数とすれば,通常の... [more] AI2011-21
pp.25-30
AI 2010-11-19
13:25
福岡 九州大学 Random forest法を用いた推薦システムとその評価 ~ 第1回リコメンデーションコンテストに参加して ~
石岡恒憲大学入試センターAI2010-36
我々の研究部門は昨年度日本オペレーションズリサーチ学会が主催し人工知能学会他が協賛する第1回リコメンデーションコンテスト... [more] AI2010-36
pp.31-36
ET 2006-10-14
13:35
山口 山口大学 e-Learningにおける仮想的集団学習実現のための機能
梅村 透赤倉貴子東京理科大
我々はこれまで,e-Learningでは切磋琢磨する相手がなくモチベーション低下につながるという指摘に着目し,それを解決... [more] ET2006-46
pp.7-12
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