![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2024-10-28T08:09:39+01:00","","") #author("2024-10-28T08:32:32+01:00","","") [[FrontPage]] //###########ここから#############// **司会）戸田・書記）蒲田 [#j9a02a5e] ***開始）14:50・終了） 16:30[#ga6365ee] ***欠席）沼田, 遅刻） [#b0a66143] ***欠席）石井，中山，小原，近藤，沼田, 遅刻） [#b0a66143] ***議事録 [#g79e25d5] 中島さんの発表 -(沼田) -- -(高田)LiNGAMでどのような結果が得られたのか --8つの変数が関わっていた．変数は病院までの距離など -(水上)どこの公示地価を出すのか --県全体，150個くらい -(蒲田) -- -(中島) -- -(島崎)犯罪データはいつどのくらいの範囲のものを使っているのか --2013から2023まで -(戸田)3p, Zスコアによる正規化とはどういうものか --データの範囲を一定の範囲に収めることを目的としたもの -(堀)ポスターはどれくらいできているのか --急がなければまずいぐらいしか進んでいない -(小澤)犯罪情報を取得したとあるが，これはもう組み込まれているのか --一番近かった犯罪との距離を組み込んでいる -(紫原)犯罪データの違い(軽犯罪or重犯罪) --ひったくりなど軽犯罪のみ -(奥原さん) -- -(小原) -- -(近藤) -- -(辻)図7のグラフは結果として出たのか --結果ではなく用いるものとして記述した -(石井)前回の研究会からどれくらい進んだのか --データの取得をして因果探索をするところまで進んだ -(佐藤) -- -(氷見)図7の横軸と縦軸についての説明を --まだわからない -(中山) -- -(山本)地価の予測にへどにっくアプローチがよく用いられたそうだがその例は --滋賀県や鹿児島県などでの地下の構成要因を求めるときに用いられていた． -(レネ)へドニックアプローチについてどのように考えているか，必要なパラメータなどは？ --論文の例はある．論文の式を使ってやっていこうと考えている． -(奥原)プレゼンテーション能力の向上を，地図を載せるなどして聞いてる人がわかりやすい発表にしなければ理解できない． --地価形成にかかわるオープンデータとは何か，何個くらい使っている -公共施設との距離など，施設27個へのそれぞれの距離から因果探索を行って8個の施設のみから因果性が求められた． --VAR-LiNGAMを使わない理由は ---時系列データはあまり関係ないため普通のLiNGAMを用いている． 水上さんの発表 -(沼田) -- -(高田) -- -(水上) -- -(蒲田) -- -(中島) -- -(島崎)15p, 絵文字も反映されているが，まずそうな絵文字ならネガティブになるのか --そこまではまだ検証していない．基本的に文字を分析して感情値を出しているので絵文字はあまりよくない． -(戸田)実行にかかる時間はどれくらいなのか --3段階(レビューの取得(1時間)，BERTのモデル構築(2時間)，検証) -(堀)スクレイピングしただけで分析結果ではないのか --出力結果ではなくスクレイピングしただけ． -(小澤)15p 出力結果の精度があまりよくないとあるが，目途は立っているのか --モデルの学習率をいじれば精度が良くなると考えられる． -(芝原)15p カテゴリはどういう意味なのか --カテゴリは何に対して語っているか．例)味に関するカテゴリ，価格に関するカテゴリ，接客態度に関するカテゴリ -(奥原さん) -- -(小原) -- -(近藤) -- -(辻)p16 システムの使いやすい，使いにくいの基準は --直感的にボタンを押すだけで使用できるのか，出力結果の見やすさわかりやすさ -(石井) -- -(佐藤) -- -(氷見)ラベルの1か0かは何を意味する． --0はネガティブ，1がポジティブ，機械学習にはラベル付けが必要でそのためにつけてある． -(中山) -- -(山本)検証について，ポジティブ，ネガティブ以外のパラメータを考える予定なのか --手法というよりは違うモデルを使うことを考えている．違った機械学習のモデルも同じレビューに適用してみて比較する -(レネ)結果について，マイナスは何を意味しているのか --マイナスはネガティブを意味する． -別のアプローチはやってみたか --今やっている．モデルを変えるものと前処理(顔文字などの除去)をしている． -データはどういうデータを使っているのか --データは感情分析を行うためのラベルを張ってある文章を扱っている． -(奥原) -- - -- --- 柴原さんの発表 -(沼田) -- -(高田) -- -(水上)12pのPSOを何に適用するかは決めたのか --日程計画問題について活用していこうと考えている． -(蒲田) -- -(中島) -- -(島崎)この研究の新規性は制約条件のあるPSO？ --勾配情報を加えている．自分自身の研究のオリジナル性はこれを実際の問題に適用すること． -(戸田)勾配情報とは具体的にどういったものなのか --勾配がどれくらい傾いているかで値がどれだけ減っているかがわかる．上がっている場合はよくなく，さがっている場合はそっちの方向にどんどん移動させていく． -(堀)y軸が何を表しているのか --これが0に近づけば近づくほど良い，目的関数の値 -(小澤)グリッドマン関数を使った理由 --0.0が一番小さい値でそこから増えていく．局所解が多いので局所解を脱せるPSOについてよく用いられている． -(芝原) -- -(奥原さん) -- -(小原) -- -(近藤) -- -(辻)この画像の意味は？何がわかる --下に行っているので精密に探索できている．収束は早いほど良いことを示すことができる． -(石井) -- -(佐藤) -- -(氷見)式がいっぱいあったと思うがどの式？ --(7)の式． -(中山) -- -(山本)p11 横軸の意味 --世代の数を表している今回の場合は100世代 -(レネ)パラメータはどうしているか --先輩のものと同じ -(奥原)いろんな数値実験を増やした方がよい．時間との戦いなのでポスターに乗せられる範囲で増やしていくべき．3.1,3.2の方に重きを置いていく方がよい． -- - -- --- 中島さんの発表 島崎さんの発表 -(沼田) -- -(高田) -- -(水上) -- -(水上)今回の数値実験における費用はどう設定するのか --かかった時間にしようかと考えている．中市さんのプログラムに変数を置き換える．外部からの要因を排除しつつ費用は時間になると思われる -(蒲田) -- --目に見えるものがあるかはわからないが，並列分散処理をしていないので早くなる，また急な日程変更にも対応できるようになる． -(中島) -- -(島崎) -(島崎)発表者 -- -(戸田) -- -(堀) -- -(小澤) -- -(芝原) -- -(戸田)p6 ファジィランダムに置き換えた時の変数の決定とは何を意味しているのか --変数が異なってくるのでそこを変えるという感じ． -(堀)2p 等価確定問題とは --ファジィランダムの問題として解くのは難しいので違う問題に置き換える -(小澤)学習支援システムにファジィランダム変数を組み込んだということは学習の過程で邪魔が入っても対応できるようにするということか --突然のスケジュール変更に対応できるものができたらということでやっている． -(芝原)数値実験は行うのか --数値実験についてはまだ定まっていない． -(奥原さん) -- -(小原) -(小原)休み -- -(近藤) -(近藤)休み -- -(辻) -(辻)ファジィランダム変数みたいなやつは他にもあるのか，あるならなぜこの方法を選んだのか --ファジィ性とランダム性を含むものが他にあるのかどうかはわからない． -(石井)休み -- -(石井) -- -(佐藤) -- -(氷見) -(氷見)ポスターは終わりそうか --急いで頑張っている． -(中山)休み -- -(中山) -- -(山本) -- -(山本)クリティカルパスの予想外の遅延についてファジィランダムを導入して回避するといっていたが，これはどこに適用するのか --クリティカルパスの中の変数をファジィランダムの変数にすることでデメリットの対策をすることができる． -(レネ) -- -(奥原) -- - -- --クリティカルパスの図や数式は？ -張るべきでした． --p5 t_ijがふたつあるがこれは？ ---間違っている． --式の例は, 結果などはあるのか ---中間発表の内容とはそこまで関係ない． -(奥原)杉山さんのものと中市さんのものとどのように関係しているのか，p22の定式化はもっと簡単にできる．上のminimaizeは必要ない．yは削る，中市君のクリティカルパスの定式化はどうなっていたか，明日までに解析しておいてほしい． --- ############################################## &br; &br;
