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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-01-24 18:25 階層ベイズモデルによるモデル適応 ○麻生英樹（産総研）  NLP2010-140 NC2010-104 |
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| 抄録 | （和） | モデル適応は，大量の学習データで構築した汎用モデルを， 少量の適応用データによって個別の利用状況に適応させるプロセスである． 代表的な事例としては，音声認識における音韻モデルの個人適応や環境適応，言語モデルのトピック適応やタスク適応などが挙げられる．モデル適応は，より一般に転移学習と呼ばれている学習問題の一種であり，マルチタスク学習と呼ばれる学習問題の一種とも考えられる．一方，階層ベイズモデリングは，マルチタスク学習のための汎用的な手法として知られており，マーケティング，生態学，医療，教育等の多岐に亘る分野で，個体差やグループ差を考慮した対象や現象のモデル化に活用されている．本稿では，階層ベイズモデルを用いたモデル適応について概観するとともに，状況依存な食事嗜好のモデル化において，大量の仮想状況データと少量の現実状況データをあわせて用いる課題に適用して有効性を評価する． |
| （英） | Model adaptation is a process of modifying general model which is trained with large amount of training data to adapt a specific task/user using small amount of adaptation data regarding the task/user. Typical examples are acoustic model adaptation and language model adaptation for speech recognition systems. Model adaptation is a kind of transfer learning and multi-task learning. Bayesian hierarchical modeling is known as a general tool for multi-task learning and widely used in various areas such as marketing, ecology, medicine, education, etc. to model the heterogeneity of the phenomena. In this work, a model adaptation procedure using Bayesian hierarchical models is given and applied to the problem of preference modeling, where a model trained with large amount of virtual situation data is adapted to real situation. Experimental results with context-aware food preference data demonstrate effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | モデル適応 / 階層ベイズモデル / 転移学習 / 嗜好モデル / / / / |
| （英） | model adaptation / Bayesian hierarchical model / transfer learning / preference model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 388, NC2010-104, pp. 93-98, 2011年1月. | |
| 資料番号 | NC2010-104 | |
| 発行日 | 2011-01-17 (NLP, NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
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| PDFダウンロード | NLP2010-140 NC2010-104 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2011-01-24 - 2011-01-26 |
| 開催地（和） | 北大 百年記念館 |
| 開催地（英） | Hokakido Univ. |
| テーマ（和） | 一般 および 雑音を有効利用する神経系やそのモデル |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2011-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 階層ベイズモデルによるモデル適応 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model Adaptation with Bayesian Hierarchical Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モデル適応 / model adaptation |
| キーワード(2)（和/英） | 階層ベイズモデル / Bayesian hierarchical model |
| キーワード(3)（和/英） | 転移学習 / transfer learning |
| キーワード(4)（和/英） | 嗜好モデル / preference model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 麻生 英樹 / Hideki Asoh / |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-01-24 18:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NLP2010-140, NC2010-104 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.387(NLP), no.388(NC) |
| ページ範囲 | pp.93-98 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-01-17 (NLP, NC) |
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