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J-GLOBAL ID：200902259671802670   整理番号：09A0181505

変化検出を要する学習課題における人の行動調査と変化検出モデルの提案

Research on Human Behavior in Learning Tasks and a Proposal for a Change Detection Method.

著者 (4件)： 島田章平 (北大 大学院情報科学研究科) ,  西田京介 (北大 大学院情報科学研究科) ,  石川悟 (北星学園大 文) ,  山内康一郎 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 108  号： 383(NC2008 82-102)  ページ： 107-112  発行年： 2009年01月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 逐次学習を行うクラス分類器にとって学習対象に突然かつ重大な変化が発生した場合には変化を高速に検出して対応する必要がある。我々が以前に提案した確信度を使用する変化検出モデルは検出感度を学習中に自動調整できないという問題を抱えていた。そこで本研究では,まず人の経験による検出感度の自動調整について調査するため,「人は経験に応じて検出感度を調整している」という作業仮説を検証した。そして,得られた知見を基に,我々は検出感度を自動調整可能な変化検出モデルを新たに提案し,計算機実験によって性能の評価を行った。(著者抄録)

シソーラス用語： *検出 ,  度 ,  *知識 ,  *学習 ,  *遠隔教育 ,  概念 ,  交替制度 ,  仮説検定 ,  *パターン分類 ,  *行動科学
準シソーラス用語： 変化検出 ,  確信度 ,  事前知識 ,  オンライン学習 ,  コンセプト ,  シフト

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• 西田. 人間行動に着想を得た突然かつ重大な学習対象変化の検出法. 信学論 (D). 2008, J91-D, 1, 51-64
• TSYMBAL, A. The problem of concept drift : definitions and related work. 2004
• WIDMER, G. Learning in the presence of concept drift and hidden contexts. Mach. Learn. 1996, 23, 1, 69-101
• FAWCETT, T. 'in vivo' spam filtering : a challenge problem for data mining. ACM SIGKDD Explorations Newsletter. 2003, 5, 2, 140-148
• WANG, H. Mining concept-drifting data streams using ensemble classifiers. Proc. 9th ACM SIGKDD Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, 2003. 2003, 226-235

タイトルに関連する用語 (6件)： 変化検出 ,  学習課題 ,  人 ,  行動調査 ,  モデル ,  提案