帰納論理プログラミングによる乳用子牛の品質予測

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近年, 酪農場における作業の自動化に伴い, 哺乳ロボットから子牛の日々の哺乳状況を把握できるようになった. そこで, 本稿では, それらのデータをもとに, ILP(帰納論理プログラミング)を用いて乳用子牛の哺乳期間終了時の品質を予測する.ILPは教師あり学習の一種であり, 学習によって得たモデルは論理データ(ルール)として表現することができる. そのため, 得られたモデルは他の機械学習とは異なり, 直接意味が理解できる形式となっている. 本稿では, 岩手牧場より収集された子牛48頭(雄16頭, 雌32頭)のデータを使用した. 子牛の品質の評価については, 哺乳期間終了時における体重の平均との比較によるラベル付けデータを基に行った.

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