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機械学習によって行う

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

... よりも高い正解率を示した.ラベルなしデータをすべて用いる のではなく,数に制限を置いて選別することによって,ラベル ありデータのみを用いて学習する場合よりも正解率が向上す ると考えられる.ランダムセレクション法は,ラベルなしデー タをランダムに選別しているが,半教師あり擬 RVM は,ラ ンダムセレクション法より高い正解率を示していることから, 分類に役立つラベルなしデータを効率的に選別していることが ...

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PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

... 4. マルチタスク学習と誘因両立性 本稿では 2 章で定義された問題設定について四種のマルチ タスク学習のアプローチの分析を行う.ここで,学習アルゴリ ズムは分布 D そのものは確認出来ず分布から生成されたサン プルの情報のみから学習行う.そのため生成サンプルが非 常に偏る可能性があり,エージェントが一人のみの問題設定で ...

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PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

... 毎に大きく異なるのが普通であり,一般論としてモデルの再利 用は非常に難しいと考えられる.その場合は,居住者毎にモデ ルを改めて構築する必要が生じるが,学習データをアノテー ションするコストが許容できない場合が多い.さらに,家具の ...

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PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

... 類 さ せ 手 法 機 械 学 習 い う. 機 械 学 習 教 師 あ 学 習 教師 し学習 種類 大 さ .本研究 扱 う 教師 あ 学 習 ,既 与え ン 付随さ 教師 信 号 機 械 的 解 析 し, 結 果 教 師 信 号 対 す ...

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PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」

... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014.. 3F4-4in..[r] ...

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はじめての機械学習

はじめての機械学習

... さまざまなアルゴリズムを試しながらモデル化を繰り返すことで、目 まず、k近傍法(KNN)を試してみます。KNNはシンプルなアルゴリ ズムで、学習用データを全て読み込み、新たなポイントと学習用デ ータとを比較し、k個の最近傍点の中で最も頻度が高いクラスを返 します。KNNによる精度は98%で、それに対してシンプルな決定木 の精度は94.1%でした。混同行列も以下の通り改善しています。 ...

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RIETI - 機械学習手法を用いた不正会計の検知と予測

RIETI - 機械学習手法を用いた不正会計の検知と予測

... 本節では、分析用データセットについて概観する。本稿の分析では、本邦証券市場に上場し、 会計基準に日本基準を適用している企業(金融業を除く)に限定した分析を行う。 5.1 不正会計フラグ 本稿の分析では、上場企業の有価証券報告書、金融庁による有価証券報告書等の虚偽記載に 対する課徴金納付命令の有無、および証券取引等監視委員会が行った虚偽有価証券報告書 ...

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将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習

将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習

... • ただし,評価関数は人間の大局観以上のものが得ら れているとはいえず,今後も改良の余地は大きい • 同じ学習データを用いても,その活用方法(学習方 法)によって得られる知識は全く異なる ...

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機械学習型材料情報統合システム”MIPHA” 取扱説明書

機械学習型材料情報統合システム”MIPHA” 取扱説明書

... p. 25 度の良いモデルが作成されます。なお、 「外れ値検出を行わない」の設定は、入力値および出力値の上下 限値の 1%範囲のデータを学習に使用するかしないかを選択する機能です。通常はチェックを on(デフォ ルト設定であり、外れ値検出を行わない)にしてください。データが均一に分布している場合は、この 設定による影響はほとんどありませんが、データが上下限範囲に偏っている場合は影響します。特に、 逆 解 析 の 最 大 ...

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天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2

天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2

... カルマンフィルターの利⽤(気温) 21 数値予報でも気温は予想しているが、カルマンフィルターを 使って数値予報の誤差を予測することによって、数値予報の誤 差を軽減し精度向上している。 ...

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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」

... 図 1: 評定尺度法によるアンケートデータ しかし,データの中には,未記入などによって欠損部分が存 在する場合がある.一般にアンケート解析に用いられる多変量 解析手法では,完全データを想定しているため,欠損部分があ るデータをそのまま利用できない.一方で,欠損を持つデータ を除いて解析を行うことは,得られた情報の損失につながる. そのため,解析をする上で,何らかの形で欠損を補完する必要 ...

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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

... 本論では上記背景に基づき,高い故障検出性能及び要因解析 能力を有する解析支援技術の提案を行う.この手法では Over- complete Independent Component Analysis を用い元のデー タ系列数のより多い数の独立成分を抽出する事で特徴抽出性能 ...

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学習スタイルの違いはワーキングメモリ容量によって説明できるのか [ PDF

学習スタイルの違いはワーキングメモリ容量によって説明できるのか [ PDF

... の学習効果を得られることが示されている (中條・中尾, 2005)。このことからも,言語性 WM 容量が大きくない 視覚的な学習を好む学習者には,学習者の特性に合わせ た学習支援を行い,学習効果を高めることが重要であろ う。そのためにも,学習スタイルの尺度の妥当性と信頼 ...

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機械学習により熱電変換性能を最大にするナノ構造の設計を実現

機械学習により熱電変換性能を最大にするナノ構造の設計を実現

... 4.発表内容: <研究の背景と経緯> 例えば、IoT(Internet of Things、注5)などで必要となるセンサーや情報通信デバイスを 駆動するために、身の回りにあるエネルギーを電力に変換する環境発電技術の発展が求められ ています。その中で熱電変換技術は、素子の上下に温度差をつけるだけで発電でき、動力部が ないことで故障やメンテナンスなどの心配が少ないことから、どこにでもある熱エネルギーを ...

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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

... 乗誤差をとったものである.正常なデータによってモデルの学 習がなされることで,正常な試験データに対しては正しく再構 成が行われ誤差は小さくなる一方,異常なデータに対しては学 習がされていないため再構成誤差が大きくなる. ...

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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」

... 方向の係数に対する Fused 正則化を行う事により,時間の近 連絡先 : 河原吉伸(大阪大学 産業科学研究所 ) ykawahara@sanken.osaka-u.ac.jp 接性をモデルへ組み込む方法について述べる.最後に 5. では, ...

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機械学習によるこれまでにないビジネスのスピードとスケールの実現

機械学習によるこれまでにないビジネスのスピードとスケールの実現

... データを複製して別のプラットフォームで処理する場合、通常は複数のベンダーの製品が必要なの で、複雑さとコストが増加しますが、Verticaは、インデータベースで大規模なデータセットに対し て高度な予測モデリングを実行するために最適化されたプラットフォームであるため、その必要が ありません。SQLベースの分析と同じ速度、スケール、パフォーマンスが、機械学習アルゴリズム ...

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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」

... m における µ mλ である. 既存手法では,共通の分類器で元タスクでは訓練,目標タス クではテストを行う必要があった.しかし本稿の提案手法では 観測確率によって転移することができるので,異なるタスクの それぞれで訓練・テストができる.ただし,観測確率は分類器 に依存するため,用いる分類器やパラメータは元タスク及び目 標タスクで同一にすべきと考えられる. ...

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機械学習 ハンズオン-チュートリアル

機械学習 ハンズオン-チュートリアル

... Googleが開発した機械学習のためのオープンソースライブ ラリ。 • Keras Pythonで書かれた,TensorFlowまたはCNTK,Theano上 で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリ です.(公式より) ...

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機械学習のご紹介

機械学習のご紹介

... 適切なアルゴリズムを選択するのは、手に負えない難題に思えること もあります。教師あり、教師なしの機械学習アルゴリズムは何十種類 もあり、学習方法もそれぞれ異なるからです。 最も優れた手法や、何にでも使える手法というものはありません。適 切なアルゴリズムを探すには、試行錯誤に頼らざるを得ない部分が あります。極めて経験豊富なデータサイエンティストでも、あるアルゴ ...

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