LINEヤフーの研究開発

下記の論文2本が、2017年度 人工知能学会全国大会（第31回）優秀賞（外部サイト）を受賞しました。

乗換案内データを用いた未来の混雑予測の研究 坪内 孝太、下坂 正倫(東京工業大学)、小西 達也(東京大学)、 丸山 三喜也、山下 達雄

本研究の成果はYahoo!路線情報向けに開発されたものです。今後もより良いユーザーエクスペリエンスを目指して、ここからの研究を続けていきたいと考えています。

AdaFlock:予測モデリングのためのクラウドソーシングによる適応的特徴生成法 高濱 隆輔(株式会社scouty)*、馬場 雪乃(京都大学)、清水 伸幸、藤田 澄男、鹿島 久嗣（京都大学）

本論文は、Yahoo! JAPAN研究所とJST-ERATO河原林巨大グラフプロジェクト（外部サイト）の共同研究の成果で、クラウドソーシングを使って効率的に機械学習の特徴量を生成するためのアルゴリズムである AdaFlock を提案しております。また同研究の論文が、人工知能分野の最高峰の国際会議、AAAI 2018 (https://aaai.org/Conferences/AAAI-18/) に以下の題名で採択されております。

AdaFlock: Adaptive Feature Discovery for Human-in-the-loop Predictive Modeling Ryusuke Takahama (scouty Inc.)*, Yukino Baba (Kyoto University), Nobuyuki Shimizu, Sumio Fujita and Hisashi Kashima (Kyoto University)

本研究の成果は、今後弊社の業務における様々な機械学習タスクにおいて、特に膨大なデータに対する素性設計が困難なタスクに活用される予定です。

*:本研究は筆頭著者が、JST-ERATO河原林巨大グラフプロジェクトのメンバであった当時に実施されました。