| 研究課題/領域番号 |
18K18099
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
田畑 公次 北海道大学, 電子科学研究所, 准教授 (20814445)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | 多腕バンディット / 良腕識別 / 分類バンディット / アルゴリズム / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 良腕識別問題 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、多腕バンディットという選択と観測を交互に繰り返しながら知識利用と探索のトレードオフを解消するモデルにおいて、与えられた閾値よりも大きな平均報酬を持った選択肢（良腕）を発見するための効率的な手法の開発とその応用のための研究である。ここで効率が良いというのはできるだけ少ない回数の選択で良腕を発見することである。
良腕が存在するかどうかの判定手法と分類バンディットに関してはアルゴリズムの開発と理論解析を行った。
また、本研究により開発されたアルゴリズムを使った診断装置の試作機の開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義としては、病理診断に応用することを考慮した新しい問題設定とそのための良腕探索アルゴリズムの開発を行った。本研究により開発された手法は、病理診断だけではなく、品質保証、品質管理、創薬などへも応用可能である。
また、情報計測の分野にとって避けられない偽陽性・偽陰性が扱えるように、多腕バンディットアルゴリズムの平均報酬にバイアスが存在するような設定を新規に開拓した。
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