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J-GLOBAL ID：202002284909359477   整理番号：20A0805406

実時間意思決定支援のためのアクティブ学習によるポリシー捕捉の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Policy-Capturing with Active Learning for Real-Time Decision Support

著者 (4件)： Chatelais Benedicte (Thales Research and Technology Canada, Quebec City, Canada) ,  Lafond Daniel (Thales Research and Technology Canada, Quebec City, Canada) ,  Hains Alexandre (Dep. Genie electrique et Genie Informatique, Universite Laval, Quebec City, Canada) ,  Gagne Christian (Dep. Genie electrique et Genie Informatique, Universite Laval, Quebec City, Canada)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1131  ページ： 177-182  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： Thales研究と技術カナダは,それらの以前の決定に基づいて専門家の意思決定政策を捉えるためにオンラインで訓練された複数の分類モデルから成る意思決定支援システムを開発している。このシステムは,知識獲得の訓練段階の間に,人間の専門家によって注釈された例から決定パターンを学習する。少量のラベル化データのために,著者らは,最小資源で学習のジレンマに対処する能動学習と呼ばれる機械学習技術を研究し,現在のモデルを与えられたプールにおける最も有益なサンプルを要求することを目的とした。本研究では,知識獲得段階における注釈コストを低減するために,政策獲得の文脈において,非情報化戦略(例えばランダムサンプリング)に対するアクティブ学習を用いる影響を評価した。本研究により,アクティブ学習は,最小量の例で人間の意思決定政策を捕捉し,アノテーションコストを大幅に削減するために,ランダムサンプリングを超える可能性があることを示した。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： *意思決定 ,  カナダ ,  *捕獲 ,  無作為抽出 ,  知識獲得 ,  エキスパートシステム ,  意思決定支援システム ,  機械学習 ,  アノテーション
準シソーラス用語： *能動学習 ,  オンライン ,  *意思決定支援 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： アクティブ学習 ,  機械学習 ,  政策捕捉 ,  意思決定支援 ,  オペレータ支援 ,  人間-機械協調 ,  精神分析 ,  エキスパートシステム ,  認知モデリング ,  分類

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 実時間 ,  意思決定支援 ,  アクティブ学習 ,  捕捉