機械学習を用いた査定アシスト機能の可能性
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概要
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選択情報の詳細化と商品の多様化により,機械査定で完結する割合は減少し,査定医の負荷はますます増加している。このような状況下では,査定アシスト機能が重要な役割を果たす。査定アシスト機能にはいろいろあるが,機械学習のひとつであるニューラル・ネットワークを用いて,確率付き査定オプションを提示するアシスト機能についで検討した。(1)検証可能性,(2)基準の複雑性,(3)解析の安定性を考え,リスク因子として血圧値を採用した。結果はニューラル・ネットワークにより,相当程度の適切な査定オプションが提示できたが,査定例の少ない選択情報パターンでは,学習データが少ないため提示精度に限界があった。しかし入出力情報を査定基準通りとしたダミーデータを追加することにより,欠点は克服できた。今回の解析により,ニューラル・ネットワークを用いれば,個別のリスク因子に関して,適切な確率付き査定オプションが,提示できる可能性が示された。
- 2011-06-17
著者
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