研究課題/領域番号 |
23K28092
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60080:データベース関連
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
合同審査対象区分:小区分60080:データベース関連、小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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研究機関 | 山梨大学 |
研究代表者 |
李 吉屹 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (30726667)
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研究分担者 |
福本 文代 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (60262648)
鈴木 良弥 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (20206551)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
2026年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2025年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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キーワード | クラウドソーシング / 深層学習 / 信頼的モデル / ノイズデータ |
研究開始時の研究の概要 |
ラベル付きデータの質は、AIモデルが実世界のタスクでうまく機能するために重要な要素である。クラウドソーシングは、専門家に比べ、比較的低コストで大量のラベル付きデータを収集できる。しかし、収集したデータの質は多様である。本研究課題は、クラウドソーシングを用いて収集されたノイズの多いデータから、信頼性が高い深層学習法を明らかにすることである。クラウドワーカーの特性、クラウドラベルの品質、実例のコンテキスト、大量のカテゴリや極端アンバランスなカテゴリの性質と関係を同時に理解し、モデル化することで、信頼できる深層学習方法が開発され、安心して信頼性の高いAIを利用できる人間中心のAI社会実現に貢献する。
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