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J-GLOBAL ID：202202254387227654   整理番号：22A0754458

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

A Study on Active Learning Research Trends and Issues in Regression / Classification Problems

著者 (3件)： 阪井優太 (早稲田大) ,  小林学 (早稲田大) ,  後藤正幸 (早稲田大)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 84th  号： 2  ページ： 2.23-2.24  発行年： 2022年02月17日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 一般に教師あり学習モデルの学習で用いられる教師ラベルの付与(アノテーション)には多大なコストが発生する.そのような状況において,逐次的に教師ラベルを付与するデータをサンプリングすることでラベルの付与コストの合計を抑えつつ精度の高いモデルを構築する方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し,その課題と今後の展望について考察を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： 学習 ,  *再帰性 ,  *分類 ,  教師つき学習 ,  アノテーション ,  原価 ,  モデリング ,  *研究開発動向
準シソーラス用語： *研究動向 ,  *能動学習 ,  半教師あり学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• Lewis, D.D., and Gale, W.A. ′′A sequential algorithm for training text classifiers.′′ SIGIR’94. Springer, London, (1994).
• Settles, B. ′′Active learning literature survey.′′(2009).
• Atlas, L.E., Cohn, D.A. and Ladner, R.E. ′′Training connectionist networks with queries and selective sampling.′′ Advances in neural information processing systems. (1990).
• Loy, C. C., Hospedales, T. M., Xiang, T., and Gong, S. ′′Stream-based joint exploration-exploitation active learning.′′ 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, (2012): pp.1560-1567.
• Angluin, D. ′′Queries and concept learning.′′ Machine learning 2.4 (1988): pp.319-342.

タイトルに関連する用語 (4件)： 分類 ,  能動学習 ,  研究 ,  動向