| タイトル | 質問からの学習問題の決定理論による定式化に関する一考察 |
|---|---|
| 著者 | 浮田善文 、松嶋敏泰 、平澤茂一 |
| 年度 | 1998 |
| 形式 | 論文誌 |
| 分野 | 知識情報処理 |
| 掲載雑誌名 | 情報処理学会論文誌 |
| 掲載号・ページ | vol.39, no.11, pp.2937-2948 |
| 掲載年 | 1998 |
| 掲載月 | 11 |
| アブスト （日本語） |
査読 : 有 DOI : なし 機械学習は情報の与えられ方によって例からの学習と質問からの学習に大別される．質問からの学習を考えた場合，現実のシステムでは質問戦略（どの例をどの順序で質問を行えばよいか）によって真の仮説を正しく同定する確率が変わるため，良い質問戦略を用いることが必要である．しかし従来の計算論的学習理論では多項式時間学習可能かどうかを判定することが重要であり，どの質問戦略が良いかまでは評価することができなかった．そこで本稿では質問戦略の評価を行うために質問からの学習問題を決定理論的に定式化し，学習成功基準と学習効率基準の一方を制約条件としたもとで他方を最適化する評価方法を提案する．さらに最適な質問戦略を効率良く求める分枝限定法の下界値の計算法を提案する．本研究は学習においてオラクルの負担を最小にすることを保証するという見地から有効な研究である． |
| アブスト （英語） |
There are two main learning paradigms in machine learning. One is leaning from examples and the other is learning from queries. It is necessary in learning from queries to use good query strategy because the probability that the true hypothesis is learned depends on it. However, from the computational learning theory it is important to judge whether it can learn or cannot, and it cannot be decided which query strategy is good. In this paper, we formulate learning from queries by the decision theory and propose a method of evaluating query strategy, where under the conditon that one of learning criteria (success principle, efficiency principle) is restricted, the other is minimized. Furthermore, we propose a new lower bound required for the branch-and-bound algorithm which gets efficiently the optimal query strategy. This paper is an effective study from the viewpoint of guaranteeing that the computational work for an oracle is made the smallest in learning. |
| 備考 （日本語） |
3 |
| 備考 （英語） |
3 |
| 論文原稿 | |
| 発表資料 |
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