特開2020-205026IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

情報処理装置、情報処理システム、およびモデルの学習方法

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】入力データを分類するモデルの精度の低下を抑制しつつ、入力データを分類する際の計算量を軽減可能な技術を提供する。
【解決手段】
情報処理装置は、複数の属性の何れかに属する複数のデータを、前記複数の属性毎に複数のクラスタにグループ化するクラスタリング部と、前記複数のクラスタの夫々に含まれるデータを、少なくとも一つ取得する取得部と、前記取得部が取得したデータに基づいて、入力データが前記複数の属性の何れに属するかを分類するためのモデルを学習する学習部と、を含む。
【選択図】図5

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

入力データを分類する分類器には、例えばサポートベクターマシン(SVM:Support Vector Machine)と呼ばれる手法を用いて構築されたモデルを用いるものがある。一般に、SVMに基づくモデルを構築する際に、トレーニングデータの数を増加させると、構築されるモデルの精度は向上する。しかしながら、多数のトレーニングデータを用いて構築したモデルで入力データを分類する場合、情報処理装置の計算量が増加し、推論処理の時間が長くなってしまう。 本発明は、のような従来の問題に鑑みてなされたものであって、入力データを分類するモデルの精度の低下を抑制しつつ、入力データを分類する際の計算量を軽減可能な技術を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

前述した課題を解決する主たる本発明は、複数の属性の何れかに属する複数のデータを、前記複数の属性毎に複数のクラスタにグループ化するクラスタリング部と、前記複数のクラスタの夫々に含まれるデータを、少なくとも一つ取得する取得部と、前記取得部が取得したデータに基づいて、入力データが前記複数の属性の何れに属するかを分類するためのモデルを学習する学習部と、を含む情報処理装置である。
【発明の効果】
本発明によれば、入力データを分類するモデルの精度の低下を抑制しつつ、入力データを分類する際の計算量を軽減可能な技術を提供することができる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】異常検知システム10の構成を示す図である。

【図2】学習装置20のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】データセット41の一例を示す図である。

【図4】学習装置20aに実現される機能ブロックの一例を示す図である。

【図5】学習装置20aで実行される処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】複数のクラスタにグループ化されたデータの一例を示す図である。

【図7】判定装置21のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図8】判定装置21に実現される機能ブロックの一例を示す図である。

【図9】判定装置21で実行される内容を説明するための図である。

【図10】推論時間について説明するための図である。

【図11】記憶装置32に記憶される情報の一例を示す図である。

【図12】学習装置20bに実現される機能ブロックの一例を示す図である。

【図13】学習装置20bで実行される処理の一例を示すフローチャートである。

【図14】変更処理の一例を示すフローチャートである。

選択図 図5出願人が指定した本件の代表的な図

10 異常検知システム   20 学習装置   21 判定装置   25 ネットワーク   30,70 CPU   31,71 メモリ   32,72 記憶装置   33,73 入力装置   34,74 表示装置   35,75 通信装置   40 制御プログラム   41 データセット   42 学習モデル   43 テストデータ   44 目標値データ   45 クラスタデータ   50,60 クラスタリング部   51 計算部   52 取得部   53 学習部   61 精度計算部   62 第1判定部   63 第2判定部   64 第3判定部   65 処理部   80 判定プログラム   81 判定データ   100 取得部   101 分類部   102 判定部

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