WEKO3
アイテム
データドリフト対処のためのAdversarial Validationを用いたデータ選択指標の評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229927
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22992774d3f010-b9d2-4933-87ab-cff3a9b4a4ec
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-6Q-06.pdf (437.4 kB)
|
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | データドリフト対処のためのAdversarial Validationを用いたデータ選択指標の評価 | |||||||||||
| 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
|
|||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | Adversarial Validationは，機械学習において学習データとテストデータの分布の違いを検出する手法であり，より性能の良いモデルを学習するために用いられる．先行研究として，Adversarial Validationをデータドリフト対処のために利用し，教師あり機械学習モデルを更新して時系列データの予測をバッチ単位で行う枠組みが提案されている．その特徴量選択に注目した先行研究の枠組みを応用して，我々はこれまでにデータ選択を行う枠組みを提案してきた．本研究では，データ選択手法で利用するデータの選択指標について，人工ドリフトデータセットを用いた検討を行う． | |||||||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 259-260, 発行日 2023-02-16 |
|||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
