305336記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. オンラインGentleAdaBoostの技術報告（Online GentleAdaBoost — Technical Report）
1未満 分で読了
0 views

オンラインGentleAdaBoostの技術報告

（Online GentleAdaBoost — Technical Report）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

ケントくん

博士！ブースティングアルゴリズムってなに？聞いたことはあるけど、よく分かんないんだ。

マカセロ博士

ブースティングとは、弱学習器と呼ばれる簡単な分類器をたくさん組み合わせることで、より強力な学習器を作る手法なんじゃ。GentleBoostはその一種で、今回の論文ではそれをオンライン学習環境に適用する方法を提案しているんじゃよ。

ケントくん

リアルタイムでデータが入ってくるときでも使えるってこと？凄そう！

マカセロ博士

その通りじゃ。特にIoTやウェブ解析のようなデータが絶えず流れる環境で有用なんじゃよ。これが従来のブースティング法と比べて新しい点じゃ。

ケントくん

それって具体的にどうやってるの？

マカセロ博士

線形探索法を使って、データが逐次的に提供される状況下でも、最適な重み付けを行う技法を採用しておるんじゃ。それもこの論文の革新的な点なんじゃよ。

引用情報

C. Siu, “Online GentleAdaBoost — Technical Report,” arXiv preprint arXiv:2308.14004v2, 2023.

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
高速かつ高精度な画像-テキスト検索に向けた自己教師付け細粒度アライメント
（Towards Fast and Accurate Image-Text Retrieval with Self-Supervised Fine-Grained Alignment）
次の記事
計算効率に優れた深層学習によるコンピュータビジョン
（Computation-efficient Deep Learning for Computer Vision）
関連記事
オフライン多エージェント強化学習における進捗の蜃気楼を払拭するための標準化されたベースラインと評価
（Dispelling the Mirage of Progress in Offline MARL through Standardised Baselines and Evaluation）
短期的なAIリテラシー介入はChatGPTの誤った推奨への過度な依存を減らさない
（Short-term AI literacy intervention does not reduce over-reliance on incorrect ChatGPT recommendations）
系外惑星の人口統計学：物理的・軌道的特性
（Exoplanet Demographics: Physical and Orbital Properties）
スパース点群からの明示的メッシュ再構築
（MergeNet: Explicit Mesh Reconstruction from Sparse Point Clouds via Edge Prediction）
ブラックボックス部分列集合最適化の解法
（Black Box Submodular Maximization: Discrete and Continuous Settings）
異種コンピューティングシステムの最適化：AI計画ヒューリスティクスと機械学習による性能・省エネアプローチ
（Optimization of Heterogeneous Systems with AI Planning Heuristics and Machine Learning: A Performance and Energy Aware Approach）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術
（Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech）
  • 論文研究
大量のツイートに基づく市民の特徴付け
（Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets）
  • 論文研究
オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習
（Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets）
  • 論文研究
生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良
（Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models）
  • 論文研究
SR-GANによるゼロショット学習の改良
（SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING）
  • 論文研究
継続学習の三つのシナリオ
（Three scenarios for continual learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る