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J-GLOBAL ID：202002273099195217   整理番号：20A2444705

深層学習は問題ゲームを予測できるか?【JST・京大機械翻訳】

Can Deep Learning Predict Problematic Gaming?

著者 (2件)： Wu Qirui (McMaster University,Dept. Computing and Software,Hamilton,Canada) ,  Carette Jacques (McMaster University,Dept. Computing and Software,Hamilton,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CoG  ページ： 662-665  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 1つが健康なゲーム生態系を構築する。最近の証拠は,明らかに問題のあるゲームの存在を示す。問題のあるゲームの予測は,まだその幼児期にある。ここでは,将来の再生時間を連続的に予測するための手段として,過度のゲームとモデルゲーム挙動に焦点を当てた。これは,プレイヤーが仮想と実世界の間の健康バランスを維持するのを助けるために使用できる。これを行うために,ゲームログデータを時系列に変換し,問題のあるゲームの判定基準でそのようなデータをラベルした。次に,深層学習を用いて,得られたマルチクラス分類問題を解決した。Copyright 2020 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】

シソーラス用語： *ゲーム ,  生態系 ,  判定基準
準シソーラス用語： プレイヤ ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  ゲーム ,  予測