人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第34回 (2020)
セッションID: 4Rin1-21
会議情報

ゼロショットドメイン適応に基づいた予測最適化
*坂井 智哉大坂 直人
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

ゼロショットドメイン適応(Zero-shot domain adaptation: ZSDA)と呼ばれる,訓練データが全く得られない新しいドメインでの予測を可能にする方法が注目されている.ZSDAを用いることで,新しい商品の売上予測といったことが可能になる.これまでのZSDAでは予測に焦点が当たっていたが,本研究ではZSDAの更なる可能性に着目する.すなわち,ZSDAを用いた予測最適化を検討する.ZSDAを予測最適化に適用することにより,予測値を最大にするようなドメイン情報を求めることが可能になる.これにより,例えば平均売上が最大になるような商品情報を求めるといった応用課題が解ける.本発表では,ZSDAを用いた予測最適化法を提案し,数値実験を通してその有用性を示す.

著者関連情報
© 2020 一般社団法人 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top