온라인 바카라 사이트 조사에서 성별 및 등급과 같은 데이터는 기계적으로 쉽게 처리되지만 자유 형식으로 의견이 기계적으로 처리하기가 어렵 기 때문에 대규모 조사를 수행하기가 어렵습니다 국립 선진 산업 과학 기술 연구소 (이하 "AIST")인공 지능 연구 센터연구원 Kawamoto Tatsuro는 기술 직원 Yamashita Kei 및 Takahashi AOI와 협력하여 기계 학습을 사용하여 대규모 스캔, 자유 유물 반응을 위해 웹 사이트를 효율적으로 집계하기 위해 머신 학습을 사용하는 온라인 바카라 사이트 조사 방법 인 "VoteClustering"시스템을 개발했습니다 (그림 1)
투표 클러스터링 방법은 국립 대학교 기업인 카가와 대학교 교육 학부의 카와 모토 (Aoki Takaaki)의 연구원 및 부교수에 의해 공동으로 개발되었으며, 이에 대한 세부 사항은 2019 년 7 월 9 일 Springer Nature에 의해 출판됩니다Nature Machine Intelligence(doi : 101038/s42256-019-0071-y, sharedit :https : //rdcube/bjpuy)
의견 여론 조사를 포함하여 사람들의 의견을 수집하는 온라인 바카라 사이트 조사는 자주 사용되는 중요한 도구입니다 그러나 전통적인 온라인 바카라 사이트 조사에는 근본적인 문제가있었습니다 다중 선택 온라인 바카라 사이트 조사는 응답자가 이전에 준비된 후보자의 응답에 대한 지원이나 반대를 표현하는 것을 포함하며, 답변 후보자가 자신의 마음에 진정으로 생각하는 것을 포함하지 않으면 부정확 한 결론으로 이어질 것입니다 반면에 응답자가 서면으로 자유롭게 응답 할 수있는 자유 쓰기 온라인 바카라 사이트 조사는 응답을 수집 한 후 많은 양의 의견을 수집하기가 매우 어려웠습니다 자연어 처리 기술을 사용하는 처리 방법이 있지만, 사전 및 대상 분야와 관련된 많은 양의 예제 문장 데이터와 같은 문제가 있으며, 의미를 올바르게 해석하는 것이 보장되지 않는다는 사실이 있습니다 따라서 대규모 다양한 의견을 정확하게 수집하고 편집하는 온라인 바카라 사이트 조사를 수행하는 것은 현실적으로 매우 어려웠습니다
인공 지능 연구 센터의 확률 모델링 연구 팀은 구매 행동 데이터, 카메라, 온라인 바카라 사이트지 등과 같은 센서 데이터를 통해 일상 생활의 현상과 같은 다양한 서비스를 개선하고 시뮬레이션 및 예측 사용을 통해 소매 및 고객 서비스와 같은 다양한 서비스를 개선하기 위해 연구 및 개발을 수행했습니다 이의 일환으로, 우리는 대규모 무료 쓰기 온라인 바카라 사이트 조사 방법의 연구 및 개발 및 사회적 구현에 대해 노력해 왔으며, 이는 일상 생활에서 가치와 의견을 관찰하는 중요한 수단 중 하나입니다
이 시스템 개발은 새로운 에너지 및 산업 기술 개발 기관의 계약 작업, "차세대 인공 지능 및 로봇을위한 핵심 기술 개발 / 차세대 인공 지능 기술 / 연구 및 차세대 인공 지능 기술의 개발의 결과입니다"
투표 클러스터링의 주요 기능은 다음과 같습니다
1 기존의 온라인 바카라 사이트 조사 절차를 통해 이전보다 의견을 쉽게 수집 할 수 있습니다
온라인 바카라 사이트 조사가 만들어지면 온라인 바카라 사이트 조사 조직자는 "온라인 바카라 사이트 조사 시스템"(그림 2)에 질문의 내용과 가능한 답변을 등록합니다 창조 방법은 기존의 선택 온라인 바카라 사이트지와 유사하므로 기존 방법에 익숙한 온라인 바카라 사이트지조차도 쉽게 사용하기 시작할 수 있습니다 또한 옵션에 처음에는없는 답변은 응답자가 후보자에게 추가되어 옵션 구현의 번거 로움을 제거합니다 온라인 바카라 사이트 조사가 진행됨에 따라 제시된 후보 응답은 동적으로 변할 것이므로 초기 선택은 지배적 인 영향을 미치지 않습니다
또한 기존의 개방형 온라인 바카라 사이트 조사에서 분석가는 의미를 결정하기 위해 모든 응답을 읽어야했지만, 이번에는 시스템이 개발 될 때 온라인 바카라 사이트 조사 결과가 해석 가능한 한 적은 수의 대표적인 답변을 읽음으로써 분류 된 의견의 의미를 해석 할 수 있습니다
2 무료 글쓰기의 복잡성을 제거하면서 인식을 장려하는 답변 절차
온라인 바카라 사이트 조사 시스템은 응답자에게 다른 응답자로부터 무작위로 추출 된 특정 수의 응답을 제공합니다 각 응답자는 자신의 의견에 동의하는지 여부에 관계없이 이러한 응답에 응답 할 것이며, 그들의 의견이 제시된 답변에 있지 않으면 자유롭게 자신의 답변을 쓸 것입니다 (그림 3) 응답자의 절차는 정기 온라인 바카라 사이트 조사와 다르지 않으며 자신의 의견과 비슷한 후보자를 찾을 수 있습니다 투표 클러스터링은 온라인 바카라 사이트 조사 중에 다른 사람들의 의견을 언급하는 주요 기능으로, 더 사려 깊은 생각으로 이어지고 다양한 의견을 추출합니다
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| 그림 2 : 온라인 바카라 사이트 조사 시스템 화면 |
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| 그림 3 : 답변 의견을 입력 |
3 온라인 바카라 사이트 조사 데이터 집계 기술
후보 응답을 제시하려면 먼저, 그래프 (네트워크) 데이터는 웹 조사 시스템을 통해 얻은 일련의 의견으로 응답자의 판단 (동의 여부)에 의해 얻어집니다 (그림 4) 그래프 데이터는 머신 러닝 알고리즘 중 하나입니다그래프 분할 알고리즘로 처리하면 가까운 의견과 답변을 요약 할 수 있습니다 다른 응답자에게 다른 사람들의 응답이 많을수록 그래프 부서를 통해 얻은 뷰 집계 결과가 더 정확합니다 이 방법을 사용하여 응답자의 해석 및 비교 결과를 처리 할 수있는 한 온라인 바카라 사이트 조사에 대규모 인구가 있더라도 다양한 의견을 수집 할 수 있습니다
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| 그림 4 : 답변에서 그래프 데이터 생성 |
투표 클러스터링을 통해 사회에서 다양한 의견을 확장하고 컴파일하는 것은 더 높은 수준의 민주주의 사회를 실현하기 위해서는 이해하기 쉬운 방식으로 그것들을 이해하기 쉬운 방식으로 그것들을 편집하는 것이 매우 중요하며, 다양한 상황에서 사용될 것으로 예상됩니다
지금, 우리는 데모 실험 사이트를 소개 할 예정입니다 (https : //aistaircgithubio/prom-vc-ja/, 그림 1)를 통해, 우리는 대규모 무료 작성 온라인 바카라 사이트 조사를위한 광범위한 기회를 제공하고 반복적 인 데모 실험을 수행 할 것입니다 투표 클러스터링을 통해 수집 된 데이터는 AIST에서 분석되며 결과는 온라인 바카라 사이트 조사 사용자에게 제공됩니다 이를 통해 시스템의 효과를 확인하고보다 정확한 데이터 처리 방법의 연구 및 개발을 발전시키고 실제 서비스로 전환하는 것을 목표로합니다
국립 선진 산업 과학 기술 연구소 국립 연구 개발 공사
인공 지능 연구 센터 확률 모델링 연구 팀
연구원 kawamoto tatsuro 이메일 : kawamototatsuro * aistgojp ( @로 변경하고 보내주세요)
인공 지능 연구 센터 확률 모델링 연구 팀
연구 팀 헤드 Motomura Yoichi 이메일 : ymotomura * aistgojp ( @로 변경하고 보내주세요)