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カンファレンス (国内) 予測モデリングのためのクラウドソーシングによる適応的特徴生成法
高濱 隆輔(京都大学), 馬場 雪乃(京都大学), 清水 伸幸, 藤田 澄男, 鹿島 久嗣(京都大学)
2017年度人工知能学会全国大会(第31回) (JSAI2017)
2017.5.23
機械学習技術の利用の際、特徴量の設計は結果の成否に大きく影響するが、有用な特徴量の獲得には専門家の多大な労力が要求されるという問題がある。本研究では、クラウドソーシングで効率的に特徴を生成するためのアルゴリズムである AdaFlock を提案する。提案手法は、ブースティングを応用して予測モデルの結果のフィードバックを取り入れる。複数の実データセットに対する実験により提案手法の優位性を確認した。
Paper : 予測モデリングのためのクラウドソーシングによる適応的特徴生成法 （外部サイト）