| 大会名称 |
|---|
| 2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2010 |
| 発行日 |
| 2010/8/20 |
| セッション番号 |
| 5A |
| セッション名 |
| アルゴリズム・コンピュテーション(2) |
| 講演日 |
| 2010/09/08 |
| 講演場所(会議室等) |
| A会場（総合学習プラザ1F 第5講義室） |
| 講演番号 |
| A-024 |
| タイトル |
| 信頼区間上限の不確実性サンプリングへの応用 |
| 著者名 |
| 斎藤 淳哉, 篠原 歩, |
| キーワード |
| 機械学習, 能動学習, 多腕バンディット問題 |
| 抄録 |
|
ラベルなしデータに，専門家によってラベルを付けながら分類器を学習する場合，専門家によってラベルを付けることは非常にコストがかかる．そのため，どのようなデータにラベルを付けるかが重要な問題となる． この問題に対して，能動学習における不確実性サンプリング(Uncertainty Sampling)という貪欲なアルゴリズムが一般的に用いられる． 本研究では不確実性サンプリングの貪欲さによって生じる問題を，多腕バンディット問題を解くアルゴリズムとして2002年にAuerらによって提案されたUCB1を用いて解決した． |
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