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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-10-20 13:20 ［招待講演］不確実性下での機械学習手法：ロバスト機械学習法の紹介 ○杉山 将（理研/東大）  IBISML2020-12 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習アルゴリズムは，センサーノイズ，ヒューマンエラー，不確実データ，敵対的攻撃，環境変化，標本選択バイアスなどの影響を受けるため，これらの要因に対するロバスト性を向上させることは，機械学習の実応用において重要である．本講演では，我々のグループで開発しているロバスト機械学習手法を紹介する．具体的には，訓練データの出力ノイズ（ラベル誤差），不完全な訓練データ（弱教師付き学習），訓練データのバイアス（ドメイン適合），テストデータの入力ノイズ（敵対的攻撃）に対するロバスト機械学習手法を紹介する． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / ロバスト性 / ラベル誤差 / 弱教師付き学習 / ドメイン適合 / 敵対的攻撃 / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 195, IBISML2020-12, pp. 28-28, 2020年10月. | |
| 資料番号 | IBISML2020-12 | |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2020-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2020-10-20 - 2020-10-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習の最前線に関するオーガナイズドセッションおよび機械学習一般 |
| テーマ（英） | Organized Sessions on Frontiers of Machine Learning and General Sessions |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2020-10-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 不確実性下での機械学習手法：ロバスト機械学習法の紹介 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | * |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | ロバスト性 / |
| キーワード(3)（和/英） | ラベル誤差 / |
| キーワード(4)（和/英） | 弱教師付き学習 / |
| キーワード(5)（和/英） | ドメイン適合 / |
| キーワード(6)（和/英） | 敵対的攻撃 / |
| 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） | 杉山 将 / * / スギヤマ マサシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 理化学研究所/東京大学 (略称： 理研/東大) * (略称： *) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-10-20 13:20:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2020-12 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.195 |
| ページ範囲 | p.28 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) |
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