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2021年度 人工知能学会 全国大会(第35回)において優秀賞を受賞しました。


今年度の人工知能学会 全国大会(JSAI2021) において、株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 打越元信, 市川 幸史, 青野 有華、および 株式会社三井住友銀行 投融資企画部 浦田 隆史氏の研究発表「強化学習による少数異常を利用した特徴選択」が全国大会優秀賞を受賞しました。

「強化学習による少数異常を利用した特徴選択」について
異常検知において、既知の異常以外のデータは正常データとして学習されることが多く、訓練データに見落とされた異常が含まれている場合、モデルは精度劣化の悪影響を受けることがあります。本研究では、全体データに対して既知の異常がより小さなクラスターに分離されるように特徴量を選択する強化学習モデルを提案し、実験によりモデルのパフォーマンス向上を示しました。また、将来的に本モデルを発展させることで、既存の異常への解釈性付与が期待されます。

人工知能学会 全国大会 論文集
https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2021.0_2Xin521


     第一著者:株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 打越 元信(スペシャリスト)
     人工知能(異常検知分野)に関する先端技術の解説も行なっていますので、是非ご覧ください。
     https://qiita.com/motonobu_ut

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