JP2020135008A - 情報処理装置、学習装置及び学習済モデル - Google Patents
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Abstract
Description
上述したように、電子機器において発生したエラーを、ユーザーに通知する手法が知られている。電子機器は、例えばプリンターである。或いは電子機器は、スキャナー、ファクシミリ装置又はコピー機であってもよい。電子機器は、複数の機能を有する複合機(MFP:Multifunction Peripheral)であってもよく、印刷機能を有する複合機もプリンターの一例である。また電子機器は、プロジェクター、頭部装着型表示装置、ウェアラブル機器、脈拍計や活動量計等の生体情報測定機器、ロボット、カメラ等の映像機器、スマートフォン等の携帯情報端末、又は物理量計測機器等であってもよい。
2.1 学習装置の構成例
図7は、本実施形態の学習装置100の構成例を示す図である。学習装置100は、学習に用いられる訓練データを取得する取得部110と、当該訓練データに基づいて機械学習を行う学習部120を含む。
以上で説明したとおり、本実施形態の学習処理において用いられる訓練データは、エラー情報と、稼働情報と、アクション情報とを対応付けたデータセットである。
データセットに基づく学習処理について詳細に説明する。ここでは、ニューラルネットワークを用いた機械学習について説明する。
3.1 推論装置の構成例
図11は、本実施形態の推論装置である情報処理装置200の構成例を示す図である。情報処理装置200は、受付部210と、処理部220と、記憶部230を含む。
図12は、本実施形態の推論処理における入力と出力の関係を示す図である。なお、図12においては、ニューラルネットワーク演算を行う例を説明する。推論処理における入力は、エラー情報と、稼働情報を含む。稼働情報は、例えば図12に示したように、印刷ヘッドの寿命情報、ポンプの寿命情報、チューブの寿命情報、インク使用量情報、印刷量情報等である。また、推論処理における入力は、イベント情報等の他の稼働情報を含んでもよい。具体的には、学習処理において入力データとして用いられた情報に対応する情報が、推論処理における入力となる。
以上の説明においては、学習処理と推論処理を個別に説明した。例えば、学習段階において、あらかじめ訓練データを蓄積しておき、蓄積された訓練データに基づいて学習処理が行われる。例えば、サーバーシステム410は、学習段階においては従来手法と同様の通知処理を行う。ただしその際、図8に例示したような通知を行うことによって、訓練データであるアクション情報を取得する。そしてある程度アクション情報を含む訓練データが蓄積されたら、学習装置100は上述した学習処理を行うことによって学習済モデルを生成する。推論段階においては、情報処理装置200は生成された学習済モデルを継続的に使用することによって、推論処理を行う。この場合、一度生成された学習済モデルは固定であり、更新が想定されない。
図12を用いて上述したように、以上の本実施形態においては、エラー情報が学習処理及び推論処理の入力データである例について説明した。エラー情報は、エラーID等のエラーの種類を特定する情報を含む。この場合、種類の異なる複数のエラー情報に対して、共通の学習済モデルを生成、使用することが可能になる。例えば、電子機器において発生しうる全てのエラー情報について、1つの学習済モデルを用いて通知が必要か否かを判定することが可能である。
Claims (10)
- 電子機器において発生したエラーを表すエラー情報と、前記電子機器の稼働状態を表す稼働情報と、前記エラー情報の通知に対するユーザーアクションを表すアクション情報とを対応付けたデータセットに基づき、前記エラー情報をユーザーに通知する条件を機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部と、
前記電子機器から送信された前記エラー情報及び前記稼働情報を受け付ける受付部と、
前記学習済モデルに基づいて、前記エラー情報を前記ユーザーに通知するか否かを判定する処理部と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
前記アクション情報は、前記通知に対する評価情報であることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項2に記載の情報処理装置において、
前記評価情報は、前記通知が必要か不要かを表す情報であることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
前記エラー情報は、概要情報と、前記概要情報に比べて情報量の多い詳細情報とを含み、
前記アクション情報は、前記エラー情報の前記概要情報を含む前記通知に対して、前記ユーザーが前記詳細情報にアクセスするアクションを行ったか否かを表す情報であることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記エラー情報は、前記電子機器において使用される消耗品に関する前記エラーを表す情報であることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項5に記載の情報処理装置において、
前記稼働情報は、前記消耗品の寿命情報を含むことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項5又は6に記載の情報処理装置において、
前記稼働情報は、前記消耗品の使用履歴情報、又は、前記消耗品を用いたジョブ履歴情報を含むことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項5乃至7のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記消耗品は、印刷ヘッドであり、
前記エラーは、前記印刷ヘッドの吐出不良であることを特徴とする情報処理装置。 - 電子機器において発生したエラーを表すエラー情報と、前記電子機器の稼働状態を表す稼働情報と、前記エラー情報の通知に対するユーザーアクションを表すアクション情報とを取得する取得部と、
前記エラー情報と、前記稼働情報と、前記アクション情報とを対応づけたデータセットに基づいて、前記エラー情報をユーザーに通知する条件を機械学習する学習部と、
を含むことを特徴とする学習装置。 - 電子機器において発生したエラーを表すエラー情報をユーザーに通知するか否かを判定するための学習済モデルであって、
入力層と中間層と出力層とを有し、
前記エラー情報と、前記電子機器の稼働状態を表す稼働情報と、前記エラー情報の通知に対するユーザーアクションを表すアクション情報とを対応付けたデータセットに基づき、前記入力層と前記中間層との間の第1重み付け係数、及び前記中間層と前記出力層との間の第2重み付け係数を含む重み付け係数情報が設定されており、
入力として前記エラー情報及び前記稼働情報を受け付け、少なくとも前記稼働情報を前記入力層に入力し、設定された前記重み付け係数情報に基づく演算を行い、前記出力層から、前記エラー情報をユーザーに通知するか否かを表すデータを出力するよう、コンピューターを機能させることを特徴とする学習済モデル。
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