人間参加型ニューラルネットワーク
Human-in-the-loop Neural Network

概要

近年の機械学習技術の発展は著しく、様々な分野において機械学習技術の応用が行われている。しかし機械学習を行う為には入力となる特徴量と出力に対する教師ラベルが必要であるがそれらを自動的に収集する事が難しいケースも存在する。人間参加型(human-in-the-loop)の機械学習は上記のケースに対して有望な解決策である。人間参加型の機械学習は教師ラベルの収集をクラウドソーシングを用いて行う手法が主流であるが近年は特徴量の収集に用いる手法も研究されている。

今回はそれら人間参加型のニューラルネットワーク、とくにクラウドソーシングによって特徴量の収集を行い、その学習と予測を行う手法について発表を行う。

産業界への展開例・適用分野

近年のICT基盤の普及により多種多様なデータの収集が可能になったが機械学習を適用する為に必要な形で教師データや特徴量が存在する事は常ではない。特定の用途のモデルを構築する場合にその用途に合わせた教師ラベルや特徴量が必ずしも存在するとは限らず、その様に実社会において頻繁に発生しうる状況一般に人間参加型機械学習の技術が適用されうる。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
坂田 雄亮	知能情報学専攻	鹿島研究室	修士1回生

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