open-spaced-repetition/fsrs4anki

解決する課題

Ankiのデフォルトのスケジューリングシステムを、よりモダンでデータ駆動型の間隔反復アプローチに置き換えます。これにより、ユーザーは個人の記憶パターンに合わせてカードの復習時期を最適化し、学習効率を向上させることができます。

仕組み

このプロジェクトは、主に2つのコンポーネントで構成されています：

1. The Scheduler: カードの復習タイミングを決定するために、Free Spaced Repetition Scheduler (FSRS) アルゴリズムを実装します。
2. The Optimizer: 機械学習を使用してユーザーの特定の復習履歴を分析し、記憶パフォーマンスに適合する最適なパラメータを算出します。

対象者

組み込みのアルゴリズムよりもパーソナライズされた効率的なスケジューリングアルゴリズムを求めるAnkiユーザー、特に（統合が簡素化されている）Anki 23.10以降を使用しているユーザーです。

ハイライト

• FSRSアルゴリズムに基づくデータ駆動型アプローチ。
• ユーザーの履歴に基づいてスケジューリングをパーソナライズするための機械学習オプティマイザーを搭載。
• Review HeatmapやAdvanced Browserなどのいくつかの人気のあるAnkiアドオンと互換性があります。
• メモリダイナミクスのための確率的最短経路アルゴリズムに関するMaimemoの研究に基づいています。