WEKO3
アイテム
コンセプトドリフト対処のための，Adversarial Validationを用いた学習データ選択アルゴリズムの方式検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219579
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2195792f8c3df2-fd3e-4b2a-b44b-2ee4763d6de4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DICOMO2022005.pdf (4.8 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2022-07-06 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | コンセプトドリフト対処のための，Adversarial Validationを用いた学習データ選択アルゴリズムの方式検討 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 津田塾大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||||
| 著者名 |
今野, 由麻
× 今野, 由麻
× 中野, 美由紀
× 小口, 正人
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 機械学習モデルの利活用が進み，あるタスクを行うモデルが長期的に利用されるシナリオが想定されるようになった．しかし，長期的な機械学習モデル活用の問題点として，コンセプトドリフトなどが原因の精度低下がある．我々はこれまでに，大規模ストリームデータにおいて時間経過などによりコンセプトドリフトが発生する場面で特定のタスクを行う教師あり学習モデルを継続的に入手し，自動的に時系列データの予測を行う枠組みを提案した．本研究は，その枠組みの根幹を担う敵対的分類器でデータ選択を行うことの効果について，シンセティックなデータを用いて考察を行う． | |||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集 巻 2022, p. 28-35, 発行日 2022-07-06 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
