人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第36回 (2022)
セッションID: 1A5-GS-2-03
会議情報

Concept Driftの網羅分析
*吉田 健一
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

株価予測のための教師ありニューラルネットワークが多く提案されている。 最近の研究では、Attention mechanismを使用し、時系列データの重要部分を抽出し予測精度を向上させる方法が多く用いられている。 このAttention mechanismの利点は、さまざまな実験結果に基づいて実証されているものの、 これらの研究とCOncept Drift研究との関係は十分議論されていない。 本論文では、この関係について議論する。 複数の概念の共存と移行、およびConcept driftの網羅的な分析が、この論文で議論されている主要なトピックである。

著者関連情報
© 2022 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top