Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
これまでの研究紹介と博士課程での研究計画について/research-plan-presenta...
Search
monochromegane
July 20, 2020
Research
3k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
これまでの研究紹介と博士課程での研究計画について/research-plan-presentation-for-publish
利用者や情報システムの文脈に応じて自動かつ継続的に提案を最適化する適応的な推薦システム
2020.07.20 令和2年度 情報知能工学専攻 博士後期課程 入学試験試問
monochromegane
July 20, 2020
More Decks by monochromegane
See All by monochromegane
Go言語とトイモデルで学ぶTransformerの気持ち / fukuokago23-transformer
monochromegane
0
230
適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタ / jsai2026-adaptive-spam-filter
monochromegane
0
5.5k
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
3
910
Claude Codeセッション現状確認 2026福岡 / fukuoka-aicoding-00-beacon
monochromegane
4
790
Go言語での実装を通して学ぶLLMファインチューニングの仕組み / fukuokago22-llm-peft
monochromegane
0
310
不確実性下における目的と手段の統合的探索に向けた連続腕バンディットの応用 / iot70_gp_rff_mab
monochromegane
2
550
なめらかなシステムと運用維持の終わらぬ未来 / dicomo2025_coherently_fittable_system
monochromegane
0
47k
ベクトル検索システムの気持ち
monochromegane
38
13k
Go言語での実装を通して学ぶ、高速なベクトル検索を支えるクラスタリング技術/fukuokago-kmeans
monochromegane
1
340
Other Decks in Research
See All in Research
敵対生成プロンプト同時探索による内省型プロンプト最適化
kinoue_smarthr
0
420
マーケットストリート 社会実験2024 in 秋葉原ジャンク通り 調査報告書
izumiyama_lab
1
150
OWASP AISVS - C7
shiell
2
780
2026年度 生成AI を活用した論文執筆ガイド/ワークショップ / 2026 Academic Year Guide to Writing Papers Using Generative AI - Workshop
ks91
PRO
0
230
GLIM とMegaParticles:正規分布近似の限界とタイトカップリング&パーティクルフィルタの進展 / GLIM and MegaParticles : Progress of the distribution representation in SLAM
koide3
0
870
Anthropic が提案する LLM の内部状態を自然言語で説明可能にした Natural Language Autoencoders / Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations
shunk031
0
260
JPA2026_NetworkTutorial_JunKashihara
junkashihara
0
180
SoftMatcha 2: 1兆語規模コーパスの超高速かつ柔らかい検索
e869120_sub
7
3.9k
[最先端NLP勉強会2026] Checklists Are Better Than Reward Models For Aligning Language Models
nzw0301
1
310
SAM3を用いたコマ・吹き出しの 領域検出と分割構造からの読み順推定
kzmssk
0
140
J-STAGEの現況と全文XML登載必須化について
xspa2012
0
270
ハードウェア研究で国際トップ会議を目指す!IROS 2027での論文採択を目指して
ayatokanada
7
3.8k
Featured
See All Featured
The Curse of the Amulet
leimatthew05
3
15k
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
290
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
HDC tutorial
michielstock
2
880
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
600
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
12k
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
330
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
Crafting Experiences
bethany
1
350
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.3k
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
760
Transcript
ར༻ऀใγεςϜͷจ຺ʹԠͯ͡ ࣗಈ͔ͭܧଓతʹఏҊΛ࠷దԽ͢ΔదԠతͳਪનγεςϜ ࡾ༔հ / Pepabo R&D Institute, GMO Pepabo, Inc.
2020.07.20 ྩ2 ใೳֶઐ߈ ത࢜ޙظ՝ఔ ೖֶࢼݧࢼ ͜Ε·Ͱͷݚڀհͱ ത࢜՝ఔͰͷݚڀܭըʹ͍ͭͯ
1. ུྺ 2. ͜Ε·Ͱͷݚڀհ 3. ത࢜՝ఔͰͷݚڀܭը 2 ࣍
1. ུྺ
• ࡾ༔հ • 20033݄ ࡚େֶ ڥՊֶ෦ڥࡦίʔε ଔۀ • ݩԬͷSIerۈΛܦͯɺ2012ΑΓגࣜձࣾpaperboy&co.(ݱGMOϖύ Ϙגࣜձࣾ)ʹۈɻࢿ࢈ཧγεςϜΠϯλʔωοταʔϏεʹ͓͚Δ
WebΞϓϦέʔγϣϯͷ։ൃɾӡ༻ҡ࣋ۀʹैࣄɻ • 2017ΑΓಉࣾͷݚڀ৬ɻใγεςϜͷࣗదԠͷݚڀʹैࣄɻ 4 ུྺ
2. ͜Ε·Ͱͷݚڀհ
ݚڀίϯηϓτ - ใγεςϜͷࣗదԠ -
• ଟ༷͔ͭܧଓతʹมԽ͢ΔڥͷதͰɺใγεςϜ͕ܧଓతʹػೳ͢Δʹ ɺͦͷߏϩδοΫΛߋ৽͠มԽʹै͢Δඞཁ͕͋Δ • → ྫʣใγεςϜͷෛՙঢ়گɺར༻ऀͷߦಈͷมԽ • ͜Ε·Ͱɺ͜ͷैɺӡ༻ҡ࣋ۀͱͯ͠ӡ༻ऀ͕୲͖ͬͯͨ 7 ใγεςϜͱڥมԽ
• ଟ༷͔ͭܧଓతʹมԽ͢ΔڥͷதͰɺใγεςϜ͕ܧଓతʹػೳ͢Δʹ ɺͦͷߏϩδοΫΛߋ৽͠มԽʹै͢Δඞཁ͕͋Δ • → ྫʣใγεςϜͷෛՙঢ়گɺར༻ऀͷߦಈͷมԽ • ͜Ε·Ͱɺ͜ͷैɺӡ༻ҡ࣋ۀͱͯ͠ӡ༻ऀ͕୲͖ͬͯͨ 8 ใγεςϜͱڥมԽ
• ਓखʹΑΔڥͷมԽݕใγεςϜͷߋ৽ɺैͷ࣌ؒࠩΛ͏ • ݁Ռͱͯ͠ɺ҆ఆੑར༻ऀͷຬͷԼɺӡ༻ऀͷෛ୲ͷ૿ՃΛট͘
• ैདྷͷӡ༻ҡ࣋ͷऔΓΈͰɺใγεςϜΛڥͷมԽʹରԠͤ͞Δͨ ΊɺਓʹΑΔܦݧଇஅͱ෦తͳࣗಈԽʹཹ·͍ͬͯΔ • → ྫʣܦݧଇʹΑΔᮢઃఆɺԽͨ͠ར༻ऀͷߦಈୡʹΑΔஅ 9 ڥมԽʹࣗΒదԠ͢ΔใγεςϜʹ͚ͯ • ਓʹΑΔஅߋ৽ͷఔΛࣗಈԽ͠ɺใγεςϜࣗମ͕ڥมԽΛଊ͑ม
Խʹै͢ΔదԠతͳΈͷݚڀ • ͳΒͼʹ࣮ӡ༻ͷద༻ ݚڀίϯηϓτ
ݚڀհ
11 ݚڀ࣮ͱҐஔ͚ (2017ʙݱࡏ) No. ໊ ݚ ձ ࠃ 1
ಛநग़ثͷֶशͱߪങཤྺΛඞཁͱ͠ͳ͍ྨࣅը૾ʹΑΔؔ࿈ݕࡧγεςϜ ◦ 2 ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά ◦ 3 Sanny: େنECαΠτͷͨΊͷਫ਼ͱΛཱ྆ͨ͠ࢄՄೳͳۙࣅۙ୳ࡧΤϯδϯ ◦ 4 ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά ◦ 5 ར༻ऀͷจ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ◦ 6 Optimization for Number of goroutines Using Feedback Control ◦ 7 ͳΊΒ͔ͳηΩϡϦςΟΛࢦͯ͠ ◦ 8 Kaburaya AutoScaler: ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ ◦ 9 Synapse: จ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ◦ 10 ඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ு ◦ ˎ ݚ: ݚڀใࠂɺձ: ϑΥʔϥϜɺγϯϙδϜɺ: δϟʔφϧɺࠃ: ࠃࡍձٞʢϓϩάϥϛϯάݴޠΧϯϑΝϨϯεʣ
ΦʔτεέʔϦϯάख๏
13 ࠶ܝ: ݚڀ࣮ͱҐஔ͚ (2017ʙݱࡏ) No. ໊ ݚ ձ ࠃ
1 ಛநग़ثͷֶशͱߪങཤྺΛඞཁͱ͠ͳ͍ྨࣅը૾ʹΑΔؔ࿈ݕࡧγεςϜ ◦ 2 ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά ◦ 3 Sanny: େنECαΠτͷͨΊͷਫ਼ͱΛཱ྆ͨ͠ࢄՄೳͳۙࣅۙ୳ࡧΤϯδϯ ◦ 4 ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά ◦ 5 ར༻ऀͷจ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ◦ 6 Optimization for Number of goroutines Using Feedback Control ◦ 7 ͳΊΒ͔ͳηΩϡϦςΟΛࢦͯ͠ ◦ 8 Kaburaya AutoScaler: ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ ◦ 9 Synapse: จ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ◦ 10 ඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ு ◦ ˎ ݚ: ݚڀใࠂɺձ: ϑΥʔϥϜɺγϯϙδϜɺ: δϟʔφϧɺࠃ: ࠃࡍձٞʢϓϩάϥϛϯάݴޠΧϯϑΝϨϯεʣ
• ใγεςϜͷӡ༻ʹ͓͍ͯɺॲཧੑೳΛอͪͭͭඞཁ࠷খݶͷαʔόΛ༻͍ Δ͜ͱͰӡ༻ίετΛ੍ޚ͢Δ͜ͱॏཁ • มಈ͢Δαʔόधཁʹै͢ΔͨΊΦʔτεέʔϦϯάػೳΛಋೖ 14 എܠ • ॲཧੑೳΛอͭඞཁ࠷খݶͷαʔόܦݧͱಓͳνϡʔχϯάͰݸผʹ ٻΊΔ͕ɺใγεςϜͷมߋཧରͷ૿Ճʹै͍ࠔʹͳΔ
• ·ͨɺͷࢉग़ʹΦʔτεέʔϦϯάͷ࣮ߦ࣌ͷ࣌ؒࠩͷߟྀඞཁ ӡ༻্ͷ՝
• ܧଓతʹมߋ͞Ε͏ΔෳͷใγεςϜʹରͯ͠ɺΕߟྀͨ͠Φʔτε έʔϦϯάͷ࠷దͳ݅Λܧଓͯ͠ٻΊΔ͜ͱ͕ӡ༻ͷෛ୲ • ใγεςϜΛߏ͢ΔαʔόͷॲཧੑೳΛࣗಈͰѲ͠ɺใγεςϜͷॲ ཧੑೳΛอͭඞཁ࠷খݶ͔ͭΕΛߟྀͨ͠αʔόΛࢉग़͍ͨ͠ • αʔόͷॲཧੑೳΛ࣮ߦ࣌ʹࣗಈ͔ͭܧଓతʹਪఆ͠ɺΦʔτεέʔϦϯάͷ Εߟྀͨ͠࠷దͳαʔόΛࢉग़͢Δ੍ޚܥ 15
ݚڀͷతͱఏҊͷࠎࢠ
• ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ[*] 16 ఏҊख๏ (Kaburaya AutoScaler) < >ࡾ༔հ ܀ྛ݈ଠ ,BCVSBZB"VUP4DBMFSଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ
Πϯλʔωοτ ͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू QQ /PW
• ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ • M: αʔόॲཧੑೳΛɺ୯Ґ࣌ؒ͋ͨΓͷॲཧͷ্ݶ͔ΒٻΊΔ • D: ༧ΊఆΊͨΕظؒʹର͠ɺݱࡏͷཁٻॲཧͱαʔόॲཧੑೳ͔Βෆ ͢Δͱߟ͑ΒΕΔະॲཧཁٻΛٻΊΔ •
F: ݱࡏͷॲཧཁٻʹະॲཧཁٻΛՃ͑ɺαʔόॲཧੑೳ͔Βඞཁͳ αʔόΛࢉग़ 17 ఏҊख๏ (Kaburaya AutoScaler)
18 ఏҊख๏ͷධՁ αʔόੑೳʢॲཧ্ݶʣͷਪఆධՁ ෛՙ࣌Ұ࣌తʹαʔό͋ͨΓͷෛՙ͕ߴ·Δෛ ՙ૿Ճ࣌Ͱ҆ఆͯ͠ਪఆʢ࣮ઢʣɻ αʔόͷैੑධՁ ੨ઢͷཧαʔόʹैɻΕΛߟྀ͠ɺఆ͞ ΕΔະॲཧͷཁٻΛॲཧՄೳͳαʔόΛೖɻ ະॲཧཁٻͷղফ݁ՌͷධՁ ΕʹΑΓੵ࣮ͨ͠ઢͷະॲཧཁٻΛଈ࣌ղফɻ
ഁઢΕରࡦΛ͠ͳ͍߹ͷਪҠɻ
ਪનγεςϜ
20 ࠶ܝ: ݚڀ࣮ͱҐஔ͚ (2017ʙݱࡏ) No. ໊ ݚ ձ ࠃ
1 ಛநग़ثͷֶशͱߪങཤྺΛඞཁͱ͠ͳ͍ྨࣅը૾ʹΑΔؔ࿈ݕࡧγεςϜ ◦ 2 ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά ◦ 3 Sanny: େنECαΠτͷͨΊͷਫ਼ͱΛཱ྆ͨ͠ࢄՄೳͳۙࣅۙ୳ࡧΤϯδϯ ◦ 4 ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά ◦ 5 ར༻ऀͷจ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ◦ 6 Optimization for Number of goroutines Using Feedback Control ◦ 7 ͳΊΒ͔ͳηΩϡϦςΟΛࢦͯ͠ ◦ 8 Kaburaya AutoScaler: ଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨࣗ͠దԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ ◦ 9 Synapse: จ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ◦ 10 ඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ு ◦ ˎ ݚ: ݚڀใࠂɺձ: ϑΥʔϥϜɺγϯϙδϜɺ: δϟʔφϧɺࠃ: ࠃࡍձٞʢϓϩάϥϛϯάݴޠΧϯϑΝϨϯεʣ
21 എܠ • ใγεςϜʹ͓͚ΔใաଟΛղܾ͢ΔɺਪનγεςϜͷಋೖ • → ͳΜΒ͔ͷํࡦʢ= ਪનख๏ʣʹج͖ͮଟͷબࢶ͔Βར༻ऀ͕ڵຯ Λ࣋ͭͷΛఏҊ͢ΔγεςϜ •
ӡ༻ऀʹͱͬͯɺޮՌతͳʮਪનख๏ʯͷબ͕ॏཁ • ޮՌతͳਪનख๏ঢ়گʹΑͬͯҟͳΔ • ͔͠͠ͳ͕Βɺ࣮ڥͰͷܧଓతͳਪનख๏ͷධՁʹػձଛࣦ͕͏ ӡ༻্ͷ՝
• ਪનख๏ͷ༏ྼଟ͘ͷཁҼ͔ΒͳΔঢ়گʢ=จ຺ʣʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ • ޮՌతͳਪનख๏Λػձଛࣦ͕ͳ͍Α͏ʹจ຺ʹԠ͍͚͍ͯͨ͡ • ࣄલʹఆΊͨจ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢Δ ϝλਪનγεςϜ • → ࠷ળͳਪનख๏ͷબΛଟόϯσΟοτͱΈͳͯ͠ղ͘
22 ݚڀͷతͱఏҊͷࠎࢠ
• ʮʯͱݺΕΔෳͷީิ͔ΒಘΒΕΔใुΛ࠷େԽ͢Δ • ϓϨΠϠʔҰͷࢼߦͰ1ͭͷΛબ͠ɺใुΛಘΔ • ͦΕͧΕͷ͋Δใुʹै͍ใुΛੜ • ͨͩ͠ɺϓϨΠϠʔ͜ͷใुΛࢼߦͷ݁Ռ͔Βਪଌ͢Δඞཁ͕͋Δ 23 ଟόϯσΟοτ
• ϓϨΠϠʔ͋Δ࣌ͷͷධՁʹج͖ͮʮ׆༻ʯͱʮ୳ࡧʯΛฒߦͯ͠ߦ͏ • ͜ͷτϨʔυΦϑΛղফ͢ΔͨΊʹ༷ʑͳղ๏͕ఏҊ͞Ε͍ͯΔ
• ͝ͱʹෳͷจ຺͕͋Γɺจ຺ʹԠͯ͡ใु͕ܾ·ΔଟόϯσΟοτ ͷઃఆ • ຊݚڀใࠂͰɺจ຺ɺෳͷཁҼͷύϥϝʔλͷΈ߹ΘͤͰදݱ͞ Εͨঢ়ଶͷ͜ͱΛࢦ͢ • → ཁҼύϥϝʔλͷ͕{0,1}ͷ߹ɺจ຺ཁҼ ʹରͯ͠
ύλʔϯ d 2d 24 ઢܗͳଟόϯσΟοτ • ઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱɺจ຺ͷ֬Ͱͳ͘ɺཁҼ͝ͱ ͷʢઢܗύϥϝʔλʣΛਪఆ͢Δ͜ͱͰ֤จ຺ʹ͓͚ΔใुΛ༧͢Δ
• จ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢ΔϝλਪનγεςϜ[1] • จ຺͝ͱͷ࠷ળͳબΛɺઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱ͋Δ Linear Thompson SamplingΛ༻͍ͯղ͘ • จ຺ͱͯ͠ɺᶃใγεςϜͷ࣌ؒͷܦաɺᶄਪનରͷಛੑͷࠩҟΛ ѻ͏
• จ຺͝ͱʹબͨ͠ਪનख๏ͱ͜Εʹର͢Δར༻ऀͷԠΛه͠ɺબ ͷվળʹ༻͍Δ 25 ఏҊγεςϜ (Synapse) <>ࡾ༔հ ็߃ݑ 4ZOBQTFจ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ిࢠใ௨৴ֶձจࢽ% 7PM+% /P QQ /PW UPBQQFBS
26 ఏҊγεςϜ (Synapse)
• ࣮αʔϏεͷӡ༻σʔλΛ༻͍ͨγϛϡϨʔγϣϯʹ͓͍ͯɺจ຺Λߟྀ͠ͳ ͍ͷͱൺֱͯ͠ɺྦྷੵΫϦοΫ͕2%্͢Δ͜ͱΛ֬ೝ[1] • ֘γεςϜ࣮αʔϏεͰՔಇɾܧଓతʹධՁத • ࠓޙɺऔΓѻ͑Δจ຺ɺਪનख๏Λ͍͛ͯ͘[3][4] • ߹ΘͤͯɺڥมԽͷैੑΛ্͍ͤͯ͘͞[2] 27
ఏҊγεςϜͷධՁ <>ࡒେՆɼࡾ༔հɼ&$αΠτʹ͓͚ΔӾཡཤྺΛ༻͍ͨߪങʹܨ͕ΔߦಈͷมԽݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼ WPM*05ɼQQrɼ <>ଜ໋ɼࡾ༔հɼϋϯυϝΠυ࡞Λରͱͨ͠&$αΠτʹ͓͚Δ୯ޠͷग़ݱසΛ༻͍ͨك᧵ͷݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔ ωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ <>ࡾ༔հɼ܀ྛ݈ଠɼඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ுɼݚڀใࠂΠϯλʔωο τͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ+VMZ
3. ത࢜՝ఔͰͷݚڀܭը
1. ΑΓଟ͘ͷจ຺Λѻ͏ 2. ΑΓޮՌతͳఏҊΛߦ͏ 3. ΑΓૉૣ͘ڥͷมԽΛݕ͠దԠ͢Δ 29 ݱݚڀ(Synapse)ͷ feature works
1. ΑΓଟ͘ͷจ຺Λѻ͏ 2. ΑΓޮՌతͳఏҊΛߦ͏ 3. ΑΓૉૣ͘ڥͷมԽΛݕ͠దԠ͢Δ 30 ݱݚڀ(Synapse)ͷ feature works
• ത࢜՝ఔΛ௨ͯ͜͡ΕΒͷ߲Λݚڀ͠ɺਪનख๏͚ͩͰͳ༷͘ʑͳબࢶ͔ Βɺར༻ऀใγεςϜ͕ͲͷΑ͏ͳঢ়گͰ͋ͬͯ࠷దͳఏҊΛߦ͑Δɺ దԠతͳਪનγεςϜͷ࣮ݱΛࢦ͢
• ݱఏҊγεςϜͰɺঢ়ଶͷਪఆ͕ൺֱత༰қͳཁҼʢ࣌ؒͷܦաʹ͏ਪન ख๏ͷ༗ޮੑͷมಈɺӾཡதͷΧςΰϦʣΛ༻͍ͯจ຺Λಛఆ • → ΑΓଟ͘ͷจ຺Λѻ͏͜ͱͰɺจ຺ʹԠͨ͡࠷దͳఏҊʹͭͳ͍͛ͨ 31 1. ૢ࡞ཤྺ͔Βͷར༻ऀͷจ຺ਪఆ •
ར༻ऀͷߪങతߪೖҙཉͷมԽΛจ຺ͱͯ͠ѻ͏ • ใγεςϜʹ͓͍ͯ໌ࣔతʹΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ͨΊߦಈ͔Βਪఆ͕ඞཁ • ·ͨɺจ຺ʹԠͯ͡ఏҊΛ࠷దԽ͢ΔͨΊʹਪఆΛଈ࣌ߦ͏ඞཁ͕͋Δ
32 1. ૢ࡞ཤྺ͔Βͷར༻ऀͷจ຺ਪఆʢ༧උධՁʣ • ECαΠτͷར༻ऀͷӾཡཤྺ͔Βߪങʹͭͳ͕ΔߦಈͷมԽΛݕग़[3] • ϚʔέςΟϯάɾαΠΤϯεΦϖϨʔγϣϯɾϦαʔνʹ͓͚Δߦಈ ܾఆϞσϧΛࢀߟʹɺҰఆظؒʹӾཡͨ͠ͷछྨͷݮগΛߪങҙཉͷ ૿ՃͱΈͳ͢ •
౷ܭతԾઆݕఆΛ༻͍ͨมԽݕग़ख๏Ͱͷɺਫ਼ΛධՁ • → ΑΓޮՌతͳಛྔͱมԽݕग़ख๏ʹ͍ͭͯݚڀΛਐΊΔ <>ࡒେՆɼࡾ༔հɼ&$αΠτʹ͓͚ΔӾཡཤྺΛ༻͍ͨߪങʹܨ͕ΔߦಈͷมԽݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼ WPM*05ɼQQrɼ
• ݱఏҊγεςϜͰɺఏҊͷ༗ޮੑʹجͮࣗ͘ಈతͳ͍͚͕ߦ͑ΔҰํɺ จ຺ͱఏҊͷؔੑෆ໌ɻ • → ΑΓޮՌతͳఏҊΛߦ͏ͨΊɺ͜ͷؔੑΛੳ͠ɺจ຺ʹಛԽͨ͠ޮ ՌతͳఏҊํࣜΛݕ౼͍ͨ͠ 33 2. ಛఆͷจ຺ʹ༗ޮͳఏҊํࣜ
• ࡞ͷ͠͞ʹͨ͠ਪનख๏ͷݕ౼[4] • ࡞ू߹ʹ͓͚Δ࡞໊ʹؚ·ΕΔ୯ޠͷग़ݱස͔Β͠͞ΛఆྔԽ • ֤୯ޠͷඪ४ภࠩ༻͍Δ͜ͱͰ༻్ผʹ͠͞Λྨ͠ਫ਼ΛධՁ • → ߪങҙཉͷԼʹରͯ͠ɺมಈΛͨΒ͢ཁҼͱͳΓ͏Δ͔ఏҊγες ϜΛ༻͍ͯධՁΛਐΊΔ
34 2. ಛఆͷจ຺ʹ༗ޮͳఏҊํࣜʢ༧උධՁʣ <>ଜ໋ɼࡾ༔հɼϋϯυϝΠυ࡞Λରͱͨ͠&$αΠτʹ͓͚Δ୯ޠͷग़ݱසΛ༻͍ͨك᧵ͷݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔ ωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ
• ݱఏҊγεςϜͰɺҎԼͷཧ༝͔Β࣌ؒͷܦաʹ͏มಈʹରͯ͠ɺैੑ ͕ॆͰͳ͔ͬͨɻ • ᶃ γεςϜߏͷ੍: ར༻ऀͷఏҊʹର͢ΔධՁͷө͕ҰఆظؒԆ • ᶄ ղ๏ͷ੍:
ैདྷͷଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱʮଟ༷͔ͭܧଓత ʹʯมԽ͢Δڥʹॆै͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ • → ͜ΕΒΛղফ͠ɺΑΓૉૣ͘ڥͷมԽΛݕ͠దԠ͢ΔγεςϜઃܭ ͱ͍ͨ͠ 35 3. ଈ࣌ʹఏҊͷ࠷దԽΛߦ͏γεςϜઃܭ
• ᶄʹ͍ͭͯɺैདྷͷଟόϯσΟοτͷղ๏͕ݸผʹߟྀ͍ͯͨ͠จ຺ͱ ใुͷมԽʹରͯ͠ɺಉ࣌ʹରԠͰ͖ΔΑ͏ɺ͜ΕΒͷղ๏Λ֦ு[2] • ैདྷղ๏Λ൚༻తʹར༻Ͱ͖ɺใुͷมԽʹରͯ͠ྑ͍ධՁ͕ಘΒΕͯ ͍ΔɺมԽݕग़ܕΞϓϩʔνͰ͋ΔS-TS-ADWINͷ֦ு • → ୯Ұͷจ຺ͰͷใुͷมԽͰͳ͘ෳͷจ຺ͰͷมԽʹରԠ •
จ຺ͷύλʔϯ͝ͱͰͳ͘ɺਪఆͨ͠ઢܗύϥϝʔλͷ͔ΒมԽݕग़ • ୳ࡧϋΠύʔύϥϝʔλͷಈతͳௐΛಋೖɺੵۃతʹ׆༻ͱ୳ࡧΛସ 36 3. ଈ࣌ʹఏҊͷ࠷దԽΛߦ͏γεςϜઃܭʢ༧උධՁʣ <>ࡾ༔հɼ܀ྛ݈ଠɼඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ுɼݚڀใࠂΠϯλʔωο τͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ+VMZ
εέδϡʔϧ
38 ത࢜จ·Ͱͷݚڀεέδϡʔϧ લ ޙ લ ޙ
લ ޙ લ ޙ ݱݚڀ จ຺ਪఆ จ຺ಛԽఏҊ దԠγεςϜ ത࢜จ จࢽൃද ࡁ ࠃࡍձٞൃද จࢽൃද ࠃࡍձٞൃද จࢽൃද ത࢜จʙެௌձ αʔϕΠɾ༧උධՁ ༧උධՁ ࡁ
None