| 体系的番号 |
JPMJAX23CR |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CR |
研究代表者 |
松尾 信之介 九州大学, 大学院システム情報科学府, 大学院生
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 概要 | アノテーションコストとモデル性能 (エラー率 )にはある一定のトレードオフの関係がある．そこで本研究では，一定のアノテーションコストを条件として，エラー率を最小化できるアノテーション法の組み合わせを見出す．そのために，まずオンライン資源配分問題としての定式化とトイデータへの適用，次により実践的なタスクとして病理画像のセグメンテーション問題への適用，最後に精度保証に関する理論的考察を行う．
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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