イワイ マサユキ   IWAI Masayuki
  岩井 将行
   所属   東京電機大学  未来科学部 情報メディア学科
   東京電機大学大学院  先端科学技術研究科 情報通信メディア工学専攻
   東京電機大学大学院  未来科学研究科 情報メディア学専攻
   職種   准教授
言語種別 日本語
発行・発表の年月 2019/12
形態種別 学術研究報告書
標題 エッジセンサのための能動学習を用いた車両状態識別モデル更新手法
執筆形態 共著
掲載誌名 第64回情報処理学会UBI研究発表会
掲載区分国内
巻・号・頁 (18),1-8頁
総ページ数 8
著者・共著者 安齋凌介, 水谷伸, 白井良成, 大塚琢馬, 岩井将行, 岸野泰恵
概要 機械学習によって状況を識別してその結果を送信するエッジセンサでは,環境の変化に応じて識別モデルを逐次的に更新する必要がある.しかし,ネットワーク帯域の制約や,ラベリングにかかるコストを考慮すると,すべてのデータをサーバに送信することは現実的ではない.また,すべてのデータを識別器の逐次的な更新に利用することも現実的ではない.そこで我々は,能動学習を利用し識別器の精度を向上させる可能性の高いデータのみを送信する手法を提案する.ここで精度向上の可能性が高いデータというのは,既存のモデルによる識別境界付近のデータのことである.さらに本研究では,ごみ収集車に搭載したエッジセンサのデータを用いた車両の状態推定の課題に対して検証を行い,提案手法とランダムにデータを選択する場合とを比較して,提案手法が効率よく識別器の精度を向上させられることを確認した.