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J-GLOBAL ID：201302225091711385   整理番号：13A1346149

クラウドソーシングにおけるオンライン学習

Online learning from Crowds

著者 (2件)： QUANG KHAI Tran (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  佐久間淳 (筑波大 大学院システム情報工学研究科)
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： 113  号： 139(IBISML2013 1-12)  ページ： 19-26  発行年： 2013年07月11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： 近年,機械学習分野では教師付き学習のための事例を安価に収集する手法としてクラウドソーシングサービスが注目されている。クラウドソーシングサービスを通じた安価な労働力の利用により,作成にコストのかかるラベル付きデータを短時間で大量に得ることが可能である。しかし,クラウドソーシングサービスにはデータに付されたラベルの信頼度が必ずしも高くないという欠点がある。これを考慮し,ワーカーの信頼度を潜在パラメータとするEM法に基づく手法や,教師付き学習の手法によるクラウドソーシングのためのラベリングアルゴリズムが提案されている。一般的には問題の傾向やワーカーの信頼度が時間とともに変化することを前提とすべきであり,クラウドソーシングにおいて時間とともに変化する学習環境への対応は必須であるが,従来研究ではこの点が考慮されてこなかった。この研究ではオンライン学習を導入し,この問題を解決する。本論文では学習環境の変化に対する柔軟性を持つオンライン学習を利用することで,問題の傾向やワーカーの信頼度が動的に変化する学習環境に対応可能なクラウドソーシングによる学習アルゴリズムを提供する。さらに,オンライン学習の枠組みでよく用いられるRegret概念を新たに定義し,それを使って提案したアルゴリズムを評価する。(著者抄録)

シソーラス用語： *アウトソーシング ,  *計算機利用 ,  インターネット ,  *教師つき学習 ,  文書 ,  信頼度 ,  *最適化手法 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  システム評価
準シソーラス用語： *クラウドソーシング ,  *クラウドコンピューティング ,  ラベル付け【文書】 ,  *EMアルゴリズム ,  オンライン学習

分類 (4件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (2件)： クラウドソーシング ,  オンライン学習