2026-03-15T22:58:49Z https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/oai

oai:kitami-it.repo.nii.ac.jp:02000240 2026-02-17T03:49:29Z 1:87

RESEARCH TRENDS IN MACHINE LEARNING FROM THE PERSPECTIVE OF DISASTER PREVENTION APPLICATIONS 防災応用の観点からの機械学習の研究動向 宮本　崇 浅川　匡 久保　久彦 野村　泰稔 宮森　保紀 深層学習 防災応用 データ不均衡 解釈性 数理モデルとの統合 深層学習に代表される機械学習の手法は近年に大きな性能の発展を遂げており，防災上の各種タスクへの応 用も期待されている．一方で，データ数の本質的な不足やタスク処理過程の説明性・解釈性など，防災上の意 思決定に用いる上で計算モデルに対処が求められる課題は多い．本稿では，機械学習モデルにおける研究動向 からこの2 点へ個別に対処するための方法論，およびそれら2 点の課題に同時に対処する数理モデルとデータ 駆動モデルを統合したアプローチについて，それぞれの考え方や具体的な手法，応用事例を調査する journal article 土木学会 2020-11 application/pdf AI・データサイエンス論文集 J1 1 242 251 2435-9262 https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/record/2000240/files/1_242(1).pdf https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/2000240 jpn https://doi.org/10.11532/jsceiii.1.J1_242 open access