クラウドソーシングを用いた教師付き学習の凸最適化による定式化(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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近年クラウドソーシングを用いて教師データを作る試みが注目を浴びている.クラウドソーシングを用いることで大量のデータを安価に得られるが,得られるデータの信頼度にばらつきがあるという欠点がある.この欠点を考慮して識別器を設計する手法として,従来よりEMアルゴリズムを用いた非凸な最適化による手法が提案されている.本研究ではマルチタスク学習の手法を応用してこの問題を凸最適化問題として定式化する.人工データとベンチマークセットを用いて既存手法と比較実験を行い,既存手法に対する優位性を検証する.
- 2011-11-02
著者
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鹿島 久嗣
東京大学大学院情報理工学系研究科
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鹿島 久嗣
日本アイ・ビー・エム株式会社
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鹿島 久嗣
日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
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鹿島 久嗣
日本ibm 東京基礎研究所
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鹿島 久嗣
京都大学大学院情報学研究科
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鹿島 久嗣
東京大学大学院情報理工学系研究科:jstさきがけ「知の創生と情報社会」研究領域
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梶野 洸
東京大学大学院情報理工学系研究科
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鹿島 久嗣
東京大学大学院 情報理工学系研究科
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