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J-GLOBAL ID：202002225041273408   整理番号：20A2026986

教師を意識したアクティブロボット学習【JST・京大機械翻訳】

Teacher-aware active robot learning

著者 (3件)： Racca Mattia (Aalto University, Finland) ,  Oulasvirta Antti (Aalto University, Finland) ,  Kyrki Ville (Aalto University, Finland)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： HRI ’19  ページ： 335-343  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,対話型学習シナリオにおけるユーザの努力を考慮したアクティブロボット学習戦略を検討した。ほとんどの研究は,アクティブ学習のサンプル効率が訓練時間を減らし,従って,人間の教師の努力を削減できると主張する。標準アクティブ学習の性能駆動クエリ選択は,人間教師のジョブを困難にし,減速または誤り率の増加による訓練品質の低下をもたらすと主張した。質問の流れを考慮することにより,ユーザの作業負荷を最小化することを目指した学習戦略を提案することにより,この問題を検討した。不確実性サンプリングに基づく標準アクティブ学習戦略に対するこの戦略と,2つのハイブリッドである3番目の戦略を比較した。シミュレーションにおいて,これらの手法の妥当性と挙動を研究し,26人の被験者がNAOロボットと相互作用し,提示した戦略を具体化するユーザ研究を行った。ロボットの性能と人間の教師の視点の両方からの結果を報告し,ハイブリッド戦略が学習性能とユーザの経験した作業負荷の間の良好な妥協をどのように表現するかを観察した。結果に基づいて,ロボットの性能を超えたアクティブロボット学習戦略の開発に関する勧告を提供した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  誤り率 ,  機械学習
準シソーラス用語： 被験者 ,  能動学習 ,  対話型 ,  クエリー ,  学習戦略 ,  *ロボット学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： アクティブ学習 ,  人間-ロボット相互作用 ,  対話型機械学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 教師 ,  意識 ,  ロボット学習