あらまし

実世界へ挑む機械学習

中山　英樹 

Vol.104 No.12pp.1263-1270

発行日:2021/12/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:解説

専門分野:

キーワード:
限られたデータ, オープンワールド, 弱教師あり学習, 転移学習, 継続学習, 

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あらまし:
現在の機械学習の成功を支える中心的なアプローチである教師あり学習では，対象とするタスクの入出力関係を網羅した大規模なラベル付き訓練データセットの存在を前提とする．しかしながら，実際の応用場面では大規模なデータを用意することは必ずしも容易ではない．また，ある一時点において固定されたデータセットによる学習では，ダイナミックに変化する実世界をカバーすることは困難である．本稿では，限られたデータからの学習や，オープンワールドへの対応を念頭に，機械学習の先進的な研究分野について解説を行う．

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