抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文は,群衆労働者のタイプ同定に基づく作業条件選択の方法を提案した。ここでは,作業条件選択は個々の作業者に適した作業条件の値を見出すことを意味する。マルチアーム化されたbandit技術は有望であるが,単一作業者に対する様々なタスク設定の探索は,その作業者が寄与の質を悪化させるということを妨げている可能性がある。この問題を解決するために,著者らはタイプ同定試験を導入する。すなわち,著者らは作業者のための全体の期間をタイプ同定フェーズと実行フェーズに分割して,個々のレベルと集合レベルで計算を交互に扱う。著者らの方法は,作業者に対する様々な設定,すなわち作業者による過度の干渉を調査することなく,適切なタスク設定を見出すことができる。また,実行段階における寄与の期待される品質を最大化するために,最適型同定試験を計算する方法を提供した。最後に,著者らの方法は,Amazon機械的Turkとシミュレーションにより収集したデータを用いて,SoftmaxとUCB1のような従来のマルチアーム化バンディットアルゴリズムよりも性能が優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】