| 研究課題/領域番号 |
19K12159
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
能島 裕介 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10382235)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 知識獲得 / 進化型機械学習 / 解釈可能性 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は以下の研究を行った．
（１）多目的進化型機械学習手法の汎用化・ライブラリ化．ファジィルール集合に基づく多目的知識獲得手法の一部は現在プログラムを公開していたが，それらをより使いやすくなるように整備を行った．また，公開中のプログラムをベースとした研究も展開し汎用性の確認を行った．具体的には，マルチラベルデータへの拡張や，検証用データに対する識別率を新たな目的として追加した汎化性能改善手法の提案，精度優先探索から多目的探索に切り替える二段階手法への拡張，公平性尺度を導入した手法への拡張を行った．
（２）複数種類の条件部集合を用いたルールに基づく多目的知識獲得において，条件部集合の絞り込みを行う２段階の最適化方法を検討した．具体的には，１段階目で複数種類の条件部集合を同時に用いて知識獲得を行い，２段階目に得られた識別器の各属性で高頻度に使われた条件部集合のみを用いて再度最適化を行う方法である．識別性能の改善を行いながら探索空間を絞り込むことができることを明らかにした．
（３）識別拒否を導入した識別器設計の一般的な機械学習への展開を行った．事前学習により識別拒否すべきパターンを特定し，その周辺を識別拒否と判定するRejectorを検討した．識別拒否領域の緩和方法なども検討し，識別拒否されないパターンの正答率の向上を得た．
なお，一部成果をまとめて国際会議ISIS2021とインテリジェントシステムシンポジウム2021で発表した論文に対し，それぞれBest Presentation Award（発表者はS. Fersobe）と優秀論文賞を受賞した．また，ファジィシステムシンポジウム2020で発表した論文に対して，発表者（面崎）がIEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Awardを受賞した（受賞は2021年度）．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
ファジィルール集合に基づく多目的知識獲得手法の応用として，マルチラベルデータへの拡張と進化型マルチタスキングの適用，検証用データに対する識別率を新たな目的とした汎化性能改善手法の提案，精度優先探索と多目的探索の切り替え型手法の提案，公平性尺度を目的として導入した多目的知識獲得など様々な展開を行うことができたが，比較実験が不足しており論文として公表できていない状態である．
また，複数種類の条件部集合を用いたルールに基づく多目的知識獲得も，識別拒否を導入した識別器設計の一般的な機械学習への展開も，拡張前の手法からの改善は確認できているものの，他の既存手法との比較が終わっておらず論文化できていない．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度行った以下の研究を中心に比較実験による客観的な優位性の確認を行い，成果として論文にまとめる予定である．また，その際に明らかになった問題点や，新たな展開にも着手する予定である．
１．検証用データに対する識別率を新たな目的とした汎化性能改善手法の有効性検証，２．精度優先探索と多目的探索の切り替え型手法の有効性検証，３．公平性尺度を目的として導入した多目的知識獲得手法の有効性検証，４．複数種類の条件部集合を用いたルールに基づく多目的知識獲得の有効性検証と獲得知識の可視化，５．識別拒否を導入した二段階識別器設計の有効性検証，
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究成果をジャーナル論文としてまとめ出版する際の掲載費用として残していたたが，年度中に比較実験が間に合わず投稿できなかった．次年度，論文掲載費あるいは人件費・謝金に充てる予定である．
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