Vol.26 No.3 (2011/05) 強化学習 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
私のブックマーク 強化学習東京大学 総括プロジェクト機構 牧野 貴樹 はじめに 試行錯誤を通じて環境に適応する学習・制御の枠組みである強化学習について、内容は知らなくとも、耳にしたことのある方は多いと思います。ロボットの制御における行動選択の要として、また、神経科学における報酬・学習のシステムを理解するための鍵として、多くの研究がすすめられている分野です。 ここでは、強化学習の研究に関するページやリソースを紹介します。 強化学習入門強化学習とは? http://sysplan.nams.kyushu-u.ac.jp/gen/edu/RL_intro.html 九州大学の木村 元先生のページです。web 上で強化学習を日本語で勉強したいなら、ここからはじめるといいでしょう。1999年の記事なので、多少古いですが、考え方を理解する入口としては十分な内容です。 Reinforcement Lea
Vol.20 No.1 (2005/01) Web構造マイニングとWeb視覚化 | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
私のブックマーク Web構造マイニングとWeb視覚化 村田剛志（国立情報学研究所） １．はじめに Webデータにおけるパターン発見をデータマイニング技術を用いて行なうことをWebマイニングと呼ぶ。Webマイニングは、自然言語処理や機械学習、データマイニングなどの人工知能の分野にとどまらず、情報検索やデータベースなど幅広い分野と関連する複合的な研究分野である。 注目するWebデータの種類によって、Webマイニングは以下の3つに分類される。 1) Webページのコンテンツに注目し、自然言語処理やデータベースのアプローチを用いて、テキストマイニングによる情報抽出や半構造データにおける検索のモデル化などを目指すWeb内容マイニング 2) Webページ間を結ぶハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に注目し、関連ページの発見や重要ページのランキング、グラフ構造のモデル化などを目指すWeb構造マイニ
Vol.26 No.3 (2011/05) 強化学習 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
私のブックマーク 強化学習 東京大学 総括プロジェクト機構 牧野 貴樹 はじめに 試行錯誤を通じて環境に適応する学習・制御の枠組みである強化学習について、内容は知らなくとも、耳にしたことのある方は多いと思います。ロボットの制御における行動選択の要として、また、神経科学における報酬・学習のシステムを理解するための鍵として、多くの研究がすすめられている分野です。 ここでは、強化学習の研究に関するページやリソースを紹介します。 強化学習入門 強化学習とは? http://sysplan.nams.kyushu-u.ac.jp/gen/edu/RL_intro.html 九州大学の木村 元先生のページです。web 上で強化学習を日本語で勉強したいなら、ここからはじめるといいでしょう。1999年の記事なので、多少古いですが、考え方を理解する入口としては十分な内容です。 Reinforcement L
Vol.28 No.4 (2013/04) 情報検索インタフェース（Search User Interface） – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » Vol.28 No.4 (2013/04) 情報検索インタフェース（Search User Interface） 山本 岳洋（京都大学大学院 情報学研究科） Takehiro Yamamoto（Graduate School of Informatics, Kyoto University） はじめに Googleに代表されるように，大量のデータから目的となる情報を探し出すための情報検索システムは，我々の生活において欠かせない存在となっています．本稿では，情報検索の中でも「情報検索インタフェース」というテーマで，関連する情報源を紹介したいと思います．情報検索インタフェースという研究には2つの側面があり，「使いやすい，新しい検索インタフェースを実現する」という目的と同時に．さまざまなインタフェースで得られた知見から「人はどのように情報を探すの
Vol.28 No.6 (2013/11) 情報推薦 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
私のブックマーク 情報推薦システム（Recommender Systems） 奥 健太（立命館大学） はじめに 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」． このようなフレーズは今やあらゆるオンラインショッピングサイトで目にするようになった． 情報推薦システムは，膨大な情報の中からユーザの嗜好にあった情報を提供するシステムである． 基本的な実現方式としては，大きく，内容に基づくフィルタリングと協調フィルタリングがある． 内容に基づくフィルタリングでは，購入履歴や閲覧履歴などからユーザのプロファイルを構築し， そのプロファイルに合致するアイテムを推薦する． 協調フィルタリングでは， 嗜好が類似するユーザが高く評価しているアイテムを対象ユーザにも推薦したり， 対象ユーザが興味を示しているアイテムと類似するアイテムを推薦したりする． 本稿では，情報推薦システムについて研究を遂行していくにあ
私のブックマーク – ページ 4 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
私のブックマーク 生体情報とHCI 棟方渚 北海道大学大学院 情報科学研究科[1] 1. はじめに […]
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