最小記述長原理を用いた帰納学習のRipple Down Rules法への統合化
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概要
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Ripple Down Rules法(以下RDR法)は, 専門家が計算機とのインタラクションをしながら専門知識を直接コード化する仕組みを与えることにより, 知識獲得ボトルネックの解消を目指す手法であり, 知識獲得の分野でさまざまな成果が報告されている.一方, 機械学習などの最近の進展により, 多量のデータから帰納法的に分類器を構築する技術が実用的になってきた.しかもネットワーク社会の到来により, 社会のあらゆる局面で, 計算機可読な多量データが蓄積されつつある.したがって専門家からの知識獲得だけに頼らず, 蓄積され続ける多量データも併用したシステム構築法が望まれる.本論文では, 帰納学習手法と従来の知識獲得手法を統合化する可能性を調べる.この統合化のための基本原理として, 最小記述長原理を用いることを提案する.実験では, 従来のRDR法による知識獲得が最小記述長原理に沿っていることを確認したうえで, 提案手法により, 比較対象として選んだ帰納学習法および従来のRDR法と同程度の予測精度を持つ知識ベースを構築できることを確認する.本論文により, 1)人間の持っている知識と蓄積されたデータの異なる2種類の知識源を併用した知識獲得, 2)知識ベースシステム開発の任意の時点における専門家からの知識獲得とデータからの帰納学習の切換えが可能である柔軟なシステム開発の可能性が開けた.
- 人工知能学会の論文
- 2001-03-01
著者
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