| 大会名称 |
|---|
| 2018年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018-09-12 |
| セッション番号 |
| 6f |
| セッション名 |
| 機械学習（４） |
| 講演日 |
| 2018/09/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| D棟D23 |
| 講演番号 |
| IF-003 |
| タイトル |
| Approximate and Exact Enumeration of Rule Models |
| 著者名 |
| 原 聡, 石畠正和, |
| キーワード |
| 機械学習, 列挙 |
| 抄録 |
| 機械学習モデルは一般に最適化問題の解として定義されるが、これはモデルが実用において最適であることを意味しない。例えば、モデルがユーザの直感に反する場合、それはユーザにとって”安心して使えない”という点で最適ではない。この問題を解決するために、本研究ではルールモデルを列挙する方法を提案する。モデル候補を列挙してユーザに提示することで、より直感に即した”安心して使える”モデルを提供できる。 |
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