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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-03 15:25 最大安全半径の監視によるコンセプトドリフト検知可能性の評価 ○佐藤直人・來間啓伸・小川秀人（日立）  SS2020-35 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習ではデータに基づいてモデルを開発するため，システムの運用中にデータの傾向が変化すると，モデルの正解率が低下することがある．これはコンセプトドリフトと呼ばれている．機械学習で開発したソフトウェアを含むシステムのレジリエント化のためには，コンセプトドリフトによる正解率低下を検知し，再学習などの適切な処置を早期に行うことが重要である．しかし，運用時に正解率の変化を把握するためには，モデルの出力データを評価するためのを正解データを人手で作成する必要があり，コストがかかる．そこで，正解データを用いずに正解率の低下を検知する手段の一つとして，モデルのロバスト性指標を監視することを提案する．本研究では，ディープニューラルネットワークのモデルを対象に，コンセプトドリフトにより正解率が低下する場合，ロバスト性の指標である最大安全半径の値も同様に低下するかを実験的に評価した．その結果，最大安全半径を監視することで，コンセプトドリフトによる正解率低下を検知できる可能性があることを確認した． |
| （英） | In recent years, machine-learned software is widely used in a system. In machine learning, a model is trained by collected data. If features of the data change during system operation and the changed data is input to the trained model, the accucary of the traind model decreases (it is called concept drift). When the concept drift occurs, the mode accuracy can be recovered by retraining or additionnal training with the drifed data. Thus, to make a system resilient, it is important to detect a decrease in the accuracy and handle it apporpriately as soon as possible. However, to evaluate the accuracy, it is necessary to define expected output data to each input data, and it needs a lot of human costs. Therefore, it would be better if a decrease of the accuracy by the conecpt drift could be detected without expected data. We assume that the maximum safe radius is useful for the concept drift detection. In this report, this assumption is experimentally evaluated. The results show that it is possible to detect a decrease of the accuracy by monitoring maximum safe radius. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / コンセプトドリフト / 最大安全半径 / / / / / |
| （英） | Machine learning / Concept drift / Maximum safe radius / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 407, SS2020-35, pp. 43-48, 2021年3月. | |
| 資料番号 | SS2020-35 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (SS) | |
| 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | SS2020-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2021-03-SS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 最大安全半径の監視によるコンセプトドリフト検知可能性の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Concept Drift Detection by monitoring Maximum Safe Radius |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | コンセプトドリフト / Concept drift |
| キーワード(3)（和/英） | 最大安全半径 / Maximum safe radius |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 佐藤 直人 / Naoto Sato / サトウ ナオト |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 來間 啓伸 / Hironobu Kuruma / クルマ ヒロノブ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 秀人 / Hideto Ogawa / オガワ ヒデト |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-03 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | SS2020-35 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.407 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (SS) |
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