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)
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概要
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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
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