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1. (WO2020008919) 機械学習装置及び方法
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国際公開番号: WO/2020/008919 国際出願番号: PCT/JP2019/024767
国際公開日: 09.01.2020 国際出願日: 21.06.2019
IPC:
G06N 20/00 (2019.01)
[IPC code unknown for G06N 20]
出願人:
株式会社エイシング AISING LTD. [JP/JP]; 東京都港区赤坂9丁目1番7-424号 9-1-7-424 Akasaka, Minato-Ku, Tokyo 1070052, JP
発明者:
出澤 純一 IDESAWA Junichi; JP
菅原 志門 SUGAWARA Shimon; JP
代理人:
飯塚 信市 IIZUKA Shin-ichi; JP
飯塚 健 IIZUKA Takeshi; JP
優先権情報:
2018-12787104.07.2018JP
発明の名称: (EN) MACHINE LEARNING DEVICE AND METHOD
(FR) DISPOSITIF ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
(JA) 機械学習装置及び方法
要約:
(EN) [Problem] To provide machine learning technology which can make a more accurate output estimation while using a random forest. [Solution] Provided is a machine learning device which uses a plurality of decision trees generated on the basis of a prescribed learning target data set, said machine learning device comprising: an input data acquisition unit which acquires prescribed input data; a decision tree output generation unit that generates decision tree outputs, which are the output from each of the decision trees, on the basis of the input data; and a parameter update unit which, on the basis of prescribed teaching data corresponding to at least the decision tree outputs and the input data, updates parameters of an output network that is connected to the output stage of each of the decision trees and that generates an estimated output.
(FR) La présente invention a pour objet de fournir une technologie d'apprentissage machine qui peut effectuer une estimation de sortie plus précise tout en utilisant une forêt aléatoire. À cet effet, l'invention porte sur un dispositif d'apprentissage machine qui utilise une pluralité d'arbres de décision générés sur la base d'un ensemble de données cible d'apprentissage prescrit, ledit dispositif d'apprentissage machine comprenant : une unité d'acquisition de données d'entrée qui acquiert des données d'entrée prescrites; une unité de génération de sortie d'arbre de décision qui génère des sorties d'arbre de décision, qui sont la sortie de chacun des arbres de décision, sur la base des données d'entrée; et une unité de mise à jour de paramètre qui, sur la base de données d'apprentissage prescrites correspondant au moins aux sorties d'arbre de décision et aux données d'entrée, met à jour des paramètres d'un réseau de sortie qui est connecté à l'étage de sortie de chacun des arbres de décision et qui génère une sortie estimée.
(JA) 【課題】 ランダム・フォレストを利用しつつも、さらに精度の良い出力予測を行うことができる機械学習技術を提供すること。 【解決手段】 所定の学習対象データセットに基づいて生成された複数の決定木を用いた機械学習装置であって、所定の入力データを取得する入力データ取得部と、前記入力データに基づいて、各前記決定木の出力である決定木出力を生成する決定木出力生成部と、少なくとも前記決定木出力と前記入力データに対応する所定の教師データとに基づいて、各前記決定木の出力段と結合して予測出力を生成する出力ネットワークのパラメータを更新するパラメータ更新部と、を備える機械学習装置が提供される。
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指定国: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
アフリカ広域知的所有権機関 (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
ユーラシア特許庁(EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
欧州特許庁(EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
アフリカ知的所有権機関(OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
国際公開言語: 日本語 (JA)
国際出願言語: 日本語 (JA)