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回帰・分類問題における能動学習の研究動向と課題に関する一考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220761
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220761b248ab7e-83ee-41fc-bae9-bf8f9c6d2306
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-2C-06.pdf (374.5 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 回帰・分類問題における能動学習の研究動向と課題に関する一考察 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 早大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 早大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 早大 | ||||||||||||
| 著者名 |
阪井, 優太
× 阪井, 優太
× 小林, 学
× 後藤, 正幸
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 教師あり学習のモデルの学習において用いる教師ありデータの取得には大きなコストが発生する。そのような状況において，逐次的にモデルの精度を上げるために教師ラベルを付与するデータをサンプルすることでラベルの付与コストを抑えつつ精度の高いモデルを構築する手法として能動学習がある．能動学習は従来分類問題における議論が非常に多かったが，近年では回帰問題での研究事例も増加傾向にある．そこで本稿では，能動学習における回帰・分類問題における問題設定と最近の研究動向をまとめ紹介する． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 23-24, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
