Concept-Drifting環境に適応可能なクラシファイアアンサンブルシステム(一般, 進化・発進の現象とモデル, 一般)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
機械学習アルゴリズムの多くは静的環境を想定し, 多くの訓練サンプルを一度に与えられた状態で解くべきタスクに対してゼロから学習を始める.これに対して, 動的環境下において人間は逐次的に訓練サンプルを学習し, 過去の経験を新しい状況における事前知識として積極的に利用する.動的環境下における実世界問題を扱うには, 人間のような即時対応能力を機械も身につける必要があり, これまで多くの研究者によって, 隠れ文脈(hidden context)の存在と, これに伴う学習対象の変化(concept drift)を想定した学習システムが提案されてきた.近年では, 複数のクラシファイアを作成・統合して利用するシステムが提案されているが, 特定の性質のconcept driftに特化した物が多く, 特に再発するconceptへの対応に問題が残っている.本研究では, 最近の訓練サンプルに対して適応しているクラシファイアのアンサンブルを利用したオンライン学習システムを提案し, 実験結果により提案システムが突然の変化と再発するconceptに対して素早く対応できることを示す.
- 2006-01-17
著者
-
大森 隆司
北海道大学
-
大森 隆司
玉川大学
-
山内 康一郎
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
-
西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科
-
西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
関連論文
- ロボカップ@ホーム : 人とロボットの共存を目指して(ロボカップ12年)
- 協調課題における意図推定に基づく行動決定過程のモデル的解析(ヒューマンモデル,人とエージェントのインタラクション論文)
- 自動車運転場面における危険知覚の脳過程
- 投機的モデル当てはめによる学習の高速化
- 自動車運転における危険状況を模した電動車椅子運転時の視線分布の解析--危険予測に基づく運転者モデルの評価に向けて (ヒューマン情報処理)
- 自動車運転における危険状況を模した電動車椅子運転時の視線分布の解析--危険予測に基づく運転者モデルの評価に向けて (パターン認識・メディア理解)
- 歩行動作における表情特徴の転移の研究(HIPテーマ及び一般(1),顔・ジェスチャの認識・理解)
- 意図推定に基づく行動決定戦略の動的選択による協調行動の計算モデル化
- 聴覚事象関連電位への神経デコーディングの適用 : 統計的識別手法の比較と脳波分析方法としての評価(脳機能計測と基礎心理学)
- 複数の行動予測器を用いたmatching pennies gameにおける行動決定過程の推定