例外を含む事例からの不完全知識の獲得法の一提案
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概要
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知識処理システムを構築するにあたり,ボトルネックとなっている知識獲得問題を克服すべく,近年盛んに機械学習の研究が進められている,しかしこれらの研究の大半は, 完全な知識を獲得することに主眼をおいており,不完全な知識の獲得についてはほとんど検討がなされていない.一般に,人間の保有する知識のほとんどは,完全なものではなく,例えば例外を許容する知識,情報不足の事例から獲得される知識などに代表される不完全な知識である.このような実状を考慮すると,人間のような高度で柔軟な知的活動を行うシステムを構築するためには,不完全な知識の獲得が可能な学習機構を実現することが必要不可欠である.そこで,本稿では,知識の不完全性を示すものとして例外に着目し,例外を含む事例から例外を許容する不完全な知識を獲得することが可能な学習手法を提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
-
馬場口 登
大阪大学 大学院 工学研究科
-
手塚 慶一
関西大学工学部
-
岩佐 英彦
奈良先端科学技術大学院大学
-
大川 剛直
大阪大学情報処理教育センター
-
高橋 淳
大阪大学工学部
-
岩佐 英彦
大阪大学工学部
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