クラウドソーシングにおけるオンライン学習(機械学習)
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概要
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近年,機械学習分野では教師付き学習のための事例を安価に収集する手法としてクラウドソーシングサー ビスが注目されている. クラウドソーシングサービスを通じた安価な労働力の利用により,作成にコストのかかるラ ベル付きデータを短時間で大量に得ることが可能である.しかし,クラウドソーシングサービスにはデータに付され たラベルの信頼度が必ずしも高くないという欠点がある.これを考慮し,ワーカーの信頼度を潜在パラメータとする EM法に基づく手法や、教師付き学習の手法によるクラウドソーシングのためのラベリングアルゴリズムが提案され ている.一般的には問題の傾向やワーカーの信頼度が時間とともに変化することを前提とすべきであり,クラウドソー シングにおいて時間とともに変化する学習環境への対応は必須であるが, 従来研究ではこの点が考慮されてこなかっ た.この研究ではオンライン学習を導入し,この問題を解決する.本論文では学習環境の変化に対する柔軟性を持つ オンライン学習を利用することで,問題の傾向やワーカーの信頼度が動的に変化する学習環境に対応可能なクラウド ソーシングによる学習アルゴリズムを提供する.さらに,オンライン学習の枠組みでよく用いられる Regret概念を新 たに定義し,それを使って提案したアルゴリズムを評価する.
- 2013-07-11
著者
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