表題番号：2018S-219
日付：2019/04/07
研究課題半数付き学習における予測の性能評価
| 研究者所属（当時） | 資格 | 氏名 | |
|---|---|---|---|
| （代表者） | データ科学総合研究教育センター | 講師 | 安田 豪毅 |
| （連携研究者） | 早稲田大学 社会科学総合学術院 | 准教授 | 須子 統太 |
| （連携研究者） | 早稲田大学 データ科学総合研究教育センター | 教授 | 小林 学 |
- 研究成果概要
- 本研究では，一般化ラベルノイズを含むデータからの学習について，理論と実験の両面から性能評価を行なった．一般化ラベルノイズを含むデータからの学習は，半教付き学習や，外れ値を含むデータからの学習等の様々な学習を包含しており，研究計画時よりも広い学習を対象とすることができた．理論的な性能評価では，学習データについての仮定を明示した上で，理想的なラベルの予測方法について性能限界を求めた．実験による性能評価では，ラベルノイズに関する確率分布が未知の場合について，分類アルゴリズムを提案し，その性能を確認した．これらの研究成果について，国際学会にて1件，国内学会にて2件の発表を行なった．