| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2011-11-10 15:45
クラウドソーシングを用いた教師付き学習の凸最適化による定式化 ○梶野 洸・鹿島久嗣(東大) IBISML2011-76 |
| 抄録 |
(和) |
近年クラウドソーシングを用いて教師データを作る試みが注目を浴びている.クラウドソーシングを用いることで大量のデータを安価に得られるが,得られるデータの信頼度にばらつきがあるという欠点がある.
この欠点を考慮して識別器を設計する手法として,従来よりEMアルゴリズムを用いた非凸な最適化による手法が提案されている.本研究ではマルチタスク学習の手法を応用してこの問題を凸最適化問題として定式化する.人工データとベンチマークセットを用いて既存手法と比較実験を行い,既存手法に対する優位性を検証する. |
| (英) |
It has attracted considerable attention to use crowdsourcing services
to collect a large amount of labeled data for machine learning,
since crowdsourcing services allow one to ask the general public to
label data at very low cost through the Internet.
The use of crowdsourcing has introduced a new challenge in machine
learning, that is, coping with low quality of crowd-generated data.
There have been many recent attempts to address the quality problem of
multiple labelers, however, there is a serious drawback in the existing approaches, that is non-convexity of the objective function.
Most of the existing methods consider true labels as latent variables,
which results in non-convex optimization problems.
In this paper, we propose a convex optimization formulation of learning
from crowds by introducing personal models of individual crowds without
estimating true labels.
We also devise an efficient iterative method for solving the convex
optimization problem by exploiting conditional independence structures
in multiple classifiers. |
| キーワード |
(和) |
クラウドソーシング / 凸最適化 / / / / / / |
| (英) |
crowdsourcing / convex optimization / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 275, IBISML2011-76, pp. 231-236, 2011年11月. |
| 資料番号 |
IBISML2011-76 |
| 発行日 |
2011-11-02 (IBISML) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IBISML2011-76 |