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J-GLOBAL ID：201902216781488567   Reference number：19A0161769

Introduction to Active Learning and Application to Material Engineering

能動学習の基礎と材料工学への適用例

Author (4)： HINO HIDEITSU (統計数理研究所) ,  TAGUCHI YUSUKE (筑波大学) ,  UENO TETSURO (量子科学技術研究開発機構) ,  ONO KANTA (高エネルギー加速器研究機構)
Material： まてりあ  (Materia Japan)
Volume： 58  Issue： 1  Page： 7-11(J-STAGE)  Publication year： 2019 
JST Material Number： F0163A  ISSN： 1340-2625  CODEN： MTERE2  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： statistics (science) ,  Regression Analysis ,  terminology ,  parameter ,  query ,  selection criterion ,  Uncertainty ,  sampling (statistics) ,  expectation value ,  variance ,  *materials science ,  case study ,  *iron and steel ,  grid structure ,  Gaussian process ,  X-ray spectrum ,  magnetic moment ,  quantitative analysis (analytical chemistry) ,  explanatory parameter
Semi thesaurus term： query ,  sampling ,  logistic regression ,  応答変数 ,  minimization ,  *active learning ,  forecaster

Author keywords (6)： active learning ,  Gaussian process ,  material informatics ,  classification ,  regression ,  machine learning

JST classification (2)： Research and development  (WA01040V) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (6)：

• (1) S.D. Silvey: Optimal Design: An Introduction to the Theory for Parameter Estimation, Chapman Hall, (1980).
• (2) D. Cohn, L. Atlas and R. Ladner: Machine Learning, 15(1994), 201-221.
• (3) B. Settles: Computer Sciences Technical Report 1648. University of Wisconsin-Madison, (2009).
• (4) T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman: The Elements of Statistical Learning - Data Mining, Inference, and Prediction, Second edition. Springer, (2009).
• (5) C.E. Rasmussen and C.K. Williams: Gaussian Processes for Machine Learning, The MIT Press, (2005).

Terms in the title (3)： 能動学習 ,  基礎 ,  材料工学