JP2021081917A5 - - Google Patents

Claims (10)

1. プロセッサが、
   第１の方式により時間の進行に沿って取得される第１のセンサデータを教師データとし、前記第１の方式と比較してノイズの影響が少ない第２の方式により前記第１のセンサデータの取得期間と同期間に取得された第２のセンサデータ、を学習データとする、第１の学習を行うことと、
   前記第１の学習により生成された学習済みモデルと、前記第２のセンサデータとを用いて、前記第１のセンサデータに発生し得るノイズの特徴が反映されたセンサデータであるノイズ反映データを生成することと、
   を含み、
   前記ノイズ反映データは、前記第２のセンサデータを教師データとする第２の学習において、学習データとして用いられる、
   学習データ拡張方法。
2. 前記第１の学習を行うことは、取得された前記第１のセンサデータのうち、ノイズが少ない前記第１のセンサデータを教師データとして、前記ノイズが少ない前記第１のセンサデータの特徴を学習する前記第１の学習を行うこと、をさらに含み、
   前記ノイズ反映データを生成することは、取得された前記第１のセンサデータのうち、ノイズの大きい前記第１のセンサデータの取得期間と同期間に取得された前記第２のセンサデータを前記学習済みモデルに入力して得られた出力データと、前記ノイズの大きい前記第１のセンサデータとの差分から抽出したノイズデータを用いて、前記ノイズ反映データを生成すること、をさらに含む、
   請求項１に記載の学習データ拡張方法。
3. 前記ノイズ反映データを生成することは、前記第２のセンサデータを前記学習済みモデルに入力して得られた出力データに前記ノイズデータを付加することで前記ノイズ反映データを生成すること、をさらに含む、
   請求項２に記載の学習データ拡張方法。
4. 前記ノイズ反映データを生成することは、前記第２のセンサデータの分布に係る知見に基づいて前記第２のセンサデータを変形した変形データを前記学習済みモデルに入力して得られた出力データに前記ノイズデータを付与することで、前記ノイズ反映データを生成すること、をさらに含む、
   請求項３に記載の学習データ拡張方法。
5. 前記第１のセンサデータおよび前記第２のセンサデータは、被験者の生命兆候を示すバイタルデータを含む、
   請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の学習データ拡張方法。
6. 前記第１の方式は、前記被験者と接触することが予想される少なくとも２つの電極を用いて心電波形を前記第１のセンサデータとして取得する方式であり、
   前記第２の方式は、前記被験者の皮膚に装着された少なくとも２つの電極を用いて心電波形を前記第２のセンサデータとして取得する方式である、
   請求項５に記載の学習データ拡張方法。
7. 前記被験者は、移動体を運転する運転手である、
   請求項５または請求項６のうちいずれか一項に記載の学習データ拡張方法。
8. 第１の方式により時間の進行に沿って取得される第１のセンサデータを教師データとし、前記第１の方式と比較してノイズの影響が少ない第２の方式により前記第１のセンサデータの取得期間と同期間に取得された第２のセンサデータ、を学習データとする、第１の学習を行う学習部と、
   前記第１の学習により生成された学習済みモデルと、前記第２のセンサデータとを用いて、前記第１のセンサデータに発生し得るノイズの特徴が反映されたセンサデータであるノイズ反映データを生成する生成部と、
   を含み、
   前記ノイズ反映データは、前記第２のセンサデータを教師データとする第２の学習において、学習データとして用いられる、
   学習データ生成装置。
9. プロセッサが、
   異なる２つのセンサデータの差分に基づきノイズデータを生成することと、
   前記ノイズデータを任意のセンサデータに付与することにより機械学習に用いられる学習データを生成することと、
   を含む、
   学習データ拡張方法。
10. 異なる２つのセンサデータの差分に基づきノイズデータを生成し、前記ノイズデータを任意のセンサデータに付与することにより機械学習に用いられる学習データを生成する生成部、
    を備える、
    学習データ生成装置。