国立研究開発法人情報通信研究機構
効率的な学習装置と予測装置の提案
国立研究開発法人情報通信研究機構
効率的な学習装置と予測装置の提案
本特許は、特徴量群から2つ以上の各特徴量に対し、1種類以上の重みベクトルごとに誤差情報と影響度をパラメータとする増加関数によりコストを算出し、このコストが予め決められた条件を満たすほど大きい特徴量を使用しない特徴量であると決定する学習装置に関するものです。また、予測部が取得した結果値を出力する出力部を具備する予測装置についても述べられています。さらに、複数の学習手法を含む学習方法も提案されており、特徴量の影響度や誤差情報に基づいて特徴量を選択し、その特徴量を用いて予測や学習を行うことで、高精度な結果を得ることが可能となります。
つまりは、特徴量群からの効果的な特徴量の選択と利用により、高精度な予測と学習を可能にします。
AIによる特許活用案
おすすめ業界 AI技術データ分析マシンラーニング
- 高精度な予測モデルの構築
- 効率的な学習手法の開発
- 高性能なAIシステムの構築
本特許の技術を用いて、特徴量の影響度や誤差情報に基づいて特徴量を選択し、その特徴量を用いて予測モデルを構築することが可能です。これにより、高精度な予測が可能となり、ビジネスでの意思決定を助けることができます。
本特許の学習手法を採用することで、特徴量の選択から学習までのプロセスを効率化することが可能です。これにより、学習時間の短縮や計算リソースの節約を実現し、全体の生産性を向上させることができます。
本特許の技術を用いて、特徴量の選択と学習手法を最適化することで、高性能なAIシステムを構築することが可能です。これにより、高度なデータ分析や予測能力を持つAIシステムを開発し、各種サービスや製品に活用することができます。
活用条件
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
商品化・サービス化 実証実験 サンプル・プロトタイプ
特許評価書
- 権利概要
| 出願番号 | 特願2015-221663 |
| 発明の名称 | 学習装置、予測装置、学習方法、予測方法、およびプログラム |
| 出願人/権利者 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 公開番号 | 特開2017-091278 |
| 登録番号 | 特許第0006679086号 |
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
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