学習モデルグラフ上での仮説検証に基づく機械学習モデル生成方法の提案と自動車センサデータへの適用評価

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-08-22
• タイトル: 学習モデルグラフ上での仮説検証に基づく機械学習モデル生成方法の提案と自動車センサデータへの適用評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Generation Method of Machine Learning Models Based on Hypothesis Testing on Learning Model Graphs and Its Evaluation with Automotive Sensor Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 要求，機械学習システム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 南山大学大学院理工学研究科ソフトウェア工学専攻
• 著者所属: 南山大学大学院理工学研究科ソフトウェア工学専攻
• 著者所属: 南山大学理工学部ソフトウェア工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate Program of Software Engineering, Nanzan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate Program of Software Engineering, Nanzan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dep. of Software Engineering, Nanzan University
• 著者名: 白崎, 悠太; 永井, 利幸; 青山, 幹雄
• 著者名(英): Yuta, Shirasaki; Toshiyuki, Nagai; Mikio, Aoyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 機械学習を用いたシステム開発の必要性が高まっている．要求認識精度を達成する機械学習モデル生成にはフィーチャ （特徴量） 設計の利用が提案されている．しかし，学習へのフィーチャの影響分析は未確立である．本稿では学習モデルグラフ上での仮説検証に基づく機械学習モデル生成方法を提案する．プロパティグラフモデルによって学習過程を学習モデルグラフとしてモデル化する．学習過程における重みパラメータの変化率の分析によってプロパティグラフ上で学習に影響を与えるフィーチャノードを特定し入力フィーチャを制御することで機械学習モデルを生成する．プロトタイプを実装し自動車センサデータに適用することにより提案方法の有効性と妥当性を評価する．
• 書誌情報: ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2019論文集; 巻 2019, p. 171-179, 発行日 2019-08-22
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会