ユビキタスコンピューティングに関する国際会議Ubicomp2016（ドイツ・ハイデルベルク）にて，
マルチタスク学習とベイズ最適化による，RSSIに基づく効率的な屋内測位に関する発表を行います．

近年RSSIを用いた屋内測位が盛んに研究されていますが，
既存の技術ではそれぞれの場所ごとに十分なRSSIデータを収集しなければならず，
導入コストの高さからまだ扱いやすい技術とはいえません．

我々は，機械学習の技術を用いた効率的なRSSIデータ収集アルゴリズムを提案します．
マルチタスク学習とベイズ最適化に基づく提案手法により，
場所によらない効率的なデータ収集が可能となることを示します．

—— 発表情報 ——
日時：2016/09/14 16:00~
セッション：Indoor localisation
講演タイトル：Efficient Calibration for RSSI-based Indoor Localization by Bayesian Experimental Design on Multi-task Classification
論文著者：Masamichi Shimosaka, Osamu Saisho

—— 学会情報 ——
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