情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

機械学習を用いたソフトウェア開発の必要性が高まっている．要求する認識精度を達成する学習モデル生成のためにフィーチャ（特徴量）設計の仮説検証を繰り返す必要がある．しかし，仮説の変更が学習に与える影響を分析できていない．
本稿ではプロパティグラフ上での仮説検証に基づく機械学習モデル生成方法を提案する．学習過程をプロパティグラフモデルによってモデル化する．学習過程におけるパラメータの変化率の分析によってプロパティグラフ上で学習に影響を与えるフィーチャノードを特定し入力フィーチャを制御することで機械学習モデルを生成する．プロトタイプを実装し実データに適用することにより提案方法の有効性と妥当性を評価する．