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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に関する考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221093
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22109379711ee0-13e0-4de8-af1b-50c110e6c2a0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-4V-02.pdf (581.6 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
| 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に関する考察 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| お茶の水女子大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 津田塾大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| お茶の水女子大 | ||||||||||||
| 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 | 機械学習コンテストにおいてはよく利用されるAdversarial Validationを用いた先行研究は知りうる限り少ない。Adversarial Validationとは、機械学習において訓練データとテストデータの分布の違いを検出するアプローチのことで、その分布の違いを加味して訓練データを調整することによって、より精度の高いモデルを得るなどの目的で利用される。 本論文では、Adversarial Validationをコンセプトドリフトの問題解決のために利用した先行研究の内容を拡張し、特徴量選択ではなくデータ選択の観点からバリデーションを行う方法について実験を行った。その結果、特徴量選択を行うよりも精度が向上するケースがあることを評価した。 |
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| 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. 709-710, 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 | |||||||||||
