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J-GLOBAL ID：202002247108086372   整理番号：20A2526251

金融および経済データに関するマルチエキスパート法評価:専門家の袋の導入【JST・京大機械翻訳】

Multi-expert Methods Evaluation on Financial and Economic Data: Introducing Bag of Experts

著者 (10件)： Umaquinga-Criollo A. C. (Universidad de Salamanca, Salamanca, Spain) ,  Umaquinga-Criollo A. C. (Universidad Tecnica del Norte, Ibarra, Ecuador) ,  Tamayo-Quintero J. D. (Universidad Nacional de Colombia, Manizales, Colombia) ,  Moreno-Garcia M. N. (Universidad de Salamanca, Salamanca, Spain) ,  Riascos J. A. (Corporacion Universitaria Autonoma de Narino, Pasto, Colombia) ,  Riascos J. A. (Universidad Mariana, Pasto, Colombia) ,  Riascos J. A. (SDAS Research Group, Ibarra, Ecuador) ,  Peluffo-Ordonez D. H. (Universidad Yachay Tech, Urcuqui, Ecuador) ,  Peluffo-Ordonez D. H. (Corporacion Universitaria Autonoma de Narino, Pasto, Colombia) ,  Peluffo-Ordonez D. H. (SDAS Research Group, Ibarra, Ecuador)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12344  ページ： 437-449  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経済学シナリオへの機械学習の利用は,それが自動的に経済モデルを試験でき,意思決定プロセスを支援する消費者/クライアント行動を予測するので,魅力的である。金融市場は,典型的には,エキスパート,Equifax,およびCreditinfoのような政府または民間機関によって与えられた専門家ラベルまたは局信用スコアのセットを使用する。本研究は,ニューラルネットワークを用いて実際の専門家ラベリング(人間-giラベル)をエミュレートすることを目指したマルチエキスパート学習(MEL)フレームワークを作成するための新アプローチであるエキスパート(BoE)のいわゆるBagの導入に焦点を当てた。MELシステムは,各記述変数と共にサンプルまたは個人当たりのラベルの均一数を考慮することにより意思決定タスクを実行する。BoEは,Generative Adversarial Network(GANs)と同様に生成されたが,むしろ,発生器による雑音や摂動を使用するよりも,サンプリングデータをランダム化するためにフィードフォワードニューラルネットワークを訓練し,隠れニューロンを追加または減少させた。さらに,本論文は,GPC,GPC-PLAT,KAAR,MA-LFC,MA-DGRL,MA-MAEなどのいくつかの最先端のMEL法の経済性関連データセットに関する性能を調べることを目的とした。そうするために,4つの試験から成る実験フレームワークを開発した:初心者専門家を用いた最初のもの;第2は専門家の専門家;第3は初心者,中間者および熟練専門家のミックスであり,最後のものはクラウドソーシングを使用する。このBoE法は有望な結果を示し,MEL法と従来のラベル発生器(すなわち仮想エキスパートラベル)の両方の信頼性を適切に評価する代替法として適している。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  意思決定 ,  学習 ,  経済モデル ,  消費者 ,  信頼性 ,  ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  *金融 ,  経済学 ,  エミュレーション ,  機械学習
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  金融市場 ,  クラウドソーシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 専門家の袋 ,  マルチエキスパート ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  金融 ,  投資バンキング ,  クラウドソーシング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 金融 ,  経済 ,  マルチ ,  エキスパート ,  評価 ,  袋