感性評価に基づく最適化に対するクラウドソーシングの適用

抄録

感性評価を不特定多数の人から大規模に収集するにはコストがかかるため、効率的に評価を収集する方法が求められる。本研究では、クラウドソーシングによる評価とベイズ最適化による次探索点予測を組み合わせ、タスク生成・評価・予測を繰り返しながら逐次的にワーカから評価を収集する方法を提案する。評価実験の結果、感覚的な評価に対しクラウドソーシングを活用して効率的に探索を行うことができるということが示された。