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J-GLOBAL ID：202202262573377032   整理番号：22A0840893

通信部門における顧客チャーン予測のための深層学習モデルに及ぼすハイパーパラメータの影響【JST・京大機械翻訳】

Impact of Hyperparameters on Deep Learning Model for Customer Churn Prediction in Telecommunication Sector

著者 (1件)： Dalli Anouar (Ecole Nationale des Sciences Appliquees de Safi (ENSAS), Universite Cadi Ayyad, Marrakesh, Morocco)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,通信部門における顧客チャーンを予測するために,機械学習(ML)技術を用いたいくつかの出版された論文を分析した。深い学習技術を用いて有意な予測性能が見られた。しかし,著者らは,ハイパーパラメータに影響を及ぼすことを経験的に誘導した発見的情報の大きな欠如が見られた。ここでは,Relu活性化機能が埋め込まれ,深いネットワークの隠れ層にうまく利用される3つの実験的知見を示した。また,著者らは,出力層がS状関数のサービス能力を持ち,その中で,著者らは,ニューラルネットワークモデルの有意な性能を観察し,明らかに改善した。さらに,このモデルの性能がさらに良好であるが,モデル内のバッチサイズが試験データセットのサイズよりも少ないときは,より良いと考えられた。精度に関して,RemsProp最適化器は,確率的勾配降下(SGD)のような他のアルゴリズムに打ち勝つ。RemsPropは,Adaデルタアルゴリズム,Adamアルゴリズム,AdaGradアルゴリズム,およびAdaMaxアルゴリズムからさらによく見られた。Copyright 2022 Anouar Dalli. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  関数 ,  最適化 ,  *学習 ,  *顧客 ,  データ ,  ネットワーク ,  予測 ,  精度 ,  *通信 ,  *パラメータ ,  機械学習
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  隠れ層 ,  試験データ ,  *ハイパーパラメータ ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (45件)：

• M. Chandar, P. A. L. Krishna, "Modeling churn behavior of bank customers using predictive data mining techniques," Proceedings of International Conference on Soft Computing Techniques and Engineering Application, vol. 86, pp. 24-26, 2006.
• J. Ahn, J. Hwang, D. Kim, H. Choi, S. Kang, "A survey on churn analysis in various business domains," IEEE Access, vol. 8, 2020.
• M. Almana, M. S. A. R. Alzahrani, "A Survey on data mining techniques in customer churn analysis for telecom industry," International Journal of Engineering Research in Africa, vol. 4, no. 5, pp. 165-171, 2014.
• A. Ahmed, D. M. Linen, "A review and analysis of churn prediction methods for customer retention in telecom industries," Proceedings of the 4th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS), pp. 1-7, Coimbatore, India, January 2017.
• S. A. Qureshii, A. S. Rehman, A. M. Qamar, A. Kamal, A. Rehman, "Telecommunication Subscribers’ Churn Prediction Model Using Machine Learning," Proceedings of the Eighth International Conference on Digital Information Management, pp. 131-136, Islamabad, Pakistan, September 2013.

タイトルに関連する用語 (7件)： 部門 ,  顧客 ,  チャーン ,  予測 ,  深層学習 ,  モデル ,  ハイパーパラメータ