インタラクティブ機械学習
コンピテンシー
PARCのサイエンティストは、インタラクションを通した継続的学習に関心を持っています。われわれは、学習をより効率的にするための人間―機械のコラボレーションをより豊かにすることに焦点を当てています。われわれのインタラクティブ学習システムは、人間が機械に教えること(例：人間による実演)、機械が機械に教えること(例：インタラクティブモデル構築)、機械が人間に教えること(例：学習済モデルとその結果の説明)を含んでいます。われわれの研究は、ドメインの理解の活用、文脈情報と人間のフィードバックの統合、そして人間の知覚と推論のモデリングを通じて学習を改善することに焦点を当てています。
当研究所のチームの専門性は、異常検知、Human-in-the-loop(HITL:人間参加型)学習、知識マイニング、学習への物理モデルインテリジェンスの統合、逆強化学習、ディープラーニング、および統計的関係学習などを含みます。われわれは、これらの専門能力を拡張現実の支援、コンシューマ向け製品、IoTアナリティクス、ヘルスケア、鉄道における異常診断、交通、およびサイバーセキュリティなど、多様な範囲の応用や技術に適用しています。