安全なAIこそ効率的:ロバスト学習による汎化性能向上の研究
| 体系的番号 |
JPMJPR17UO |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR17UO |
研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2017 – 2018
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| 概要 | 未来の社会基盤技術たる機械学習を実現するには、高い精度と信頼性と自律性が同時に求められる困難な学習問題を打開しなければいけません。頭打ちしている現行の学習機を改新すべく、頑健性・安定性を最優先したフィードバックに基づく学習アルゴリズムを開発します。学習機の統計的推定法に小さなコストをかけることで、従来より広範な課題に対して、学習時間の削減と汎化能力の向上という大きな利益につなげていきます。
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| 研究領域 | 情報と未来 |
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