文献

J-GLOBAL ID：202002285289254334   整理番号：20A1759706

テンソルフロー深層学習リソースを用いたシミュレーションにおける知的プロセスの実現【JST・京大機械翻訳】

Enabling intelligent processes in simulation utilizing the TensorFlow deep learning resources

著者 (3件)： De la Fuente Rodrigo (University of Concepcion, Concepcion, Chile) ,  Erazo Ignacio (University of Concepcion, Concepcion, Chile) ,  Smith Raymond L. III (East Carolina University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WSC ’18  ページ： 1108-1119  発行年： 2018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： 大きなデータセットのアベイラビリティと計算性能の増加は,生産性と意思決定の多くの改善に寄与した。シミュレーションは,モデリングと解析プロセスにおける機械学習のようなデータマイニング能力を組み込むことによって,これらを利用することができる。本論文では,スマートプロセスの形で知的意思決定を可能にするために,TensorFlowとして知られる深層学習資源と離散事象シミュレーションの統合を示した。銀行信用承認プロセスを,これらのスマートプロセスを用いてモデル化し,20の報告された特徴に基づく顧客信用価値を評価した。信用価値が(1)既知,(2)ランダムに割り当てられた,(3)顧客特徴に基づいて評価された3つのモデルの比較を行う。さらに,この実験は,プロセスが顧客到着における予想外のサージによって摂動される条件の下での結果を比較した。提示モデルと結果は,離散事象シミュレーションソフトウェアと改良意思決定忠実度におけるスマートプロセスの実現可能性を実証した。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： 意思決定 ,  銀行 ,  アベイラビリティ ,  ソフトウェア ,  機械学習 ,  *離散事象シミュレーション ,  データマイニング
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： テンソル ,  フロー ,  深層学習 ,  リソース ,  シミュレーション ,  プロセス