情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

近年スマートフォンなどの携帯端末などを用いて，ユーザの行動を推定する研究が注目を集めているが，実環境使用時の判定精度の低下が問題としてあげられている．その解決策として，個人差がある行動のデータを取得して，それを学習データに使うことが考えられる．本研究では，能動学習（質問回答）を用いて，機械学習における携帯端末の所持場所判定機能の分類器を個人仕様に特化させる手法を提案する．提案手法を用いて能動学習を行った結果，既知の状態の分類器と比較して正解率が向上した．将来の展望として，分類器が未知の状態も検出するモジュールを作成し，更に実環境での質問回答を行う実験をすることが考えられる．