JP6599065B1 - 機械学習モデル共創システム、機械学習モデル共創方法、及びプログラム - Google Patents
機械学習モデル共創システム、機械学習モデル共創方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6599065B1 JP6599065B1 JP2019534771A JP2019534771A JP6599065B1 JP 6599065 B1 JP6599065 B1 JP 6599065B1 JP 2019534771 A JP2019534771 A JP 2019534771A JP 2019534771 A JP2019534771 A JP 2019534771A JP 6599065 B1 JP6599065 B1 JP 6599065B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- model
- machine learning
- group
- user
- creation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 title claims abstract description 147
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 25
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 4
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
複数のユーザによって、機械学習のモデルを共に創る機械学習モデル共創システムであって、
前記ユーザの登録を行うユーザ登録手段と、
前記登録された複数のユーザからなるグループを作成するグループ作成手段と、
前記グループに所属するユーザから、前記モデルの登録を受け付けるモデル登録手段と、
前記登録されたモデルを、分散台帳で管理する管理手段と、
前記グループに所属するユーザから、前記分散台帳で管理されたモデルの共創を受け付ける共創手段と、
前記グループに所属するユーザから、前記共創されたモデルに対する学習の依頼を受け付けて学習を行う際に、前記機械学習モデル共創システム全体の規模と、前記学習の依頼を行ったユーザが支払う対価に応じて、複数の学習依頼を順序立ててキューイングする学習手段と、
所定の条件を満たした時に、前記学習されたモデルを取得する取得手段と、
前記取得されたモデルを、前記グループに所属しない他ユーザ、又は他のグループ、に公開する公開手段と、
を備える機械学習モデル共創システムを提供する。
前記グループ作成手段は、前記グループを作成したユーザが、他ユーザ又は他のグループを招待し、招待したユーザ又は招待したグループに対するアクセス権を設定する機械学習モデル共創システムを提供する。
前記機械学習のモデルは、ディープニューラルネットワーク、前処理、後処理、他の機械学習のモデルへの入力、他の機械学習のモデルからの出力受け取り等を組み合わせた処理フローと機械学習用のデータからなる機械学習モデル共創システムを提供する。
前記所定の条件は、前記モデルがあらかじめ決められた性能に達した場合、前記モデルが指定された時間学習を行った場合、前記学習を依頼したユーザが指定した場合、の何れかである機械学習モデル共創システムを提供する。
前記公開手段は、前記取得されたモデルに対する編集の可否、利用料、ライセンス料、等を設定可能とする機械学習モデル共創システムを提供する。
前記機械学習のモデルは、前記アクセス権の設定と前記公開手段による公開の設定に応じて利用が可能なユーザ又はグループは、当該機械学習モデル共創システムが提供するAPIを介して使用することが可能である機械学習モデル共創システムを提供する。
コンピュータが実行する機械学習モデル共創方法であって、
複数のユーザによる機械学習のモデルの共創を受け付けるために、前記ユーザの登録を行うステップと、
前記登録された複数のユーザからなるグループを作成するステップと、
前記グループに所属するユーザから、前記モデルの登録を受け付けるステップと、
前記登録されたモデルを、分散台帳で管理するステップと、
前記グループに所属するユーザから、前記分散台帳で管理されたモデルの共創を受け付けるステップと、
前記グループに所属するユーザから、前記共創されたモデルに対する学習の依頼を受け付けて学習を行う際に、前記機械学習モデル共創システム全体の規模と、前記学習の依頼を行ったユーザが支払う対価に応じて、複数の学習依頼を順序立ててキューイングするステップと、
所定の条件を満たした時に、前記学習されたモデルを取得するステップと、
前記取得されたモデルを、前記グループに所属しない他ユーザ、又は他のグループ、に公開するステップと、
を備える機械学習モデル共創方法を提供する。
複数のユーザによる機械学習のモデルの共創を受け付けるために、前記ユーザの登録を行うステップ、
前記登録された複数のユーザからなるグループを作成するステップ、
前記グループに所属するユーザから、前記モデルの登録を受け付けるステップ、
前記登録されたモデルを、分散台帳で管理するステップ、
前記グループに所属するユーザから、前記分散台帳で管理されたモデルの共創を受け付けるステップ、
前記グループに所属するユーザから、前記共創されたモデルに対する学習の依頼を受け付けて学習を行う際に、前記機械学習モデル共創システム全体の規模と、前記学習の依頼を行ったユーザが支払う対価に応じて、複数の学習依頼を順序立ててキューイングするステップ、
所定の条件を満たした時に、前記学習されたモデルを取得するステップ、
前記取得されたモデルを、前記グループに所属しない他ユーザ、又は他のグループ、に公開するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。
図1は、本発明の好適な実施形態の概要図である。この図1に基づいて、本発明の概要を説明する。機械学習モデル共創システムは、図2に示すように、計算装置10、通信網20、ユーザ30から構成される。計算装置10は、機械学習モデル共創システムを運用可能な計算装置であるとする。例として、コンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末等であってよい。数は一つに限らず複数であってよく、また、実在する装置に限らず仮想的な装置であってもよい。計算装置10は、制御部110、通信部120、記憶部130、入力部140、出力部150、から構成される。制御部110には、ユーザ登録手段111、グループ作成手段112、モデル登録手段113、管理手段114、共創手段115、学習手段116、取得手段117、公開手段118を備える。制御部110は、各手段の実現のために、必要に応じて通信部120、記憶部130、入力部140、出力部150と協働する。通信網20は、計算装置10とユーザ30間の通信を可能とする通信網である。
機械学習モデル共創システムの概要と、計算装置10の機能ブロック図である。機械学習モデル共創システムは、計算装置10、通信網20から構成され、ユーザ30により利用される。
図3は、機械学習モデル共創処理のフローチャート図である。上述した各手段が実行する処理について、本フローチャートで説明する。
Claims (8)
- 複数のユーザによって、機械学習のモデルを共に創る機械学習モデル共創システムであって、
前記ユーザの登録を行うユーザ登録手段と、
前記登録された複数のユーザからなるグループを作成するグループ作成手段と、
前記グループに所属するユーザから、前記モデルの登録を受け付けるモデル登録手段と、
前記登録されたモデルを、分散台帳で管理する管理手段と、
前記グループに所属するユーザから、前記分散台帳で管理されたモデルの共創を受け付ける共創手段と、
前記グループに所属するユーザから、前記共創されたモデルに対する学習の依頼を受け付けて学習を行う際に、前記機械学習モデル共創システム全体の規模と、前記学習の依頼を行ったユーザが支払う対価に応じて、複数の学習依頼を順序立ててキューイングする学習手段と、
所定の条件を満たした時に、前記学習されたモデルを取得する取得手段と、
前記取得されたモデルを、前記グループに所属しない他ユーザ、又は他のグループ、に公開する公開手段と、
を備える機械学習モデル共創システム。 - 前記グループ作成手段は、前記グループを作成したユーザが、他ユーザ又は他のグループを招待し、招待したユーザ又は招待したグループに対するアクセス権を設定する請求項1に記載の機械学習モデル共創システム。
- 前記機械学習のモデルは、ディープニューラルネットワーク、前処理、後処理、他の機械学習のモデルへの入力、他の機械学習のモデルからの出力受け取り等を組み合わせた処理フローと機械学習用のデータからなる請求項1または請求項2に記載の機械学習モデル共創システム。
- 前記所定の条件は、前記モデルがあらかじめ決められた性能に達した場合、前記モデルが指定された時間学習を行った場合、前記学習を依頼したユーザが指定した場合、の何れかである請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の機械学習モデル共創システム。
- 前記公開手段は、前記取得されたモデルに対する編集の可否、利用料、ライセンス料、等を設定可能とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の機械学習モデル共創システム。
- 前記機械学習のモデルは、前記アクセス権の設定と前記公開手段による公開の設定に応じて利用が可能なユーザ又はグループは、当該機械学習モデル共創システムが提供するAPIを介して使用することが可能である請求項2に記載の機械学習モデル共創システム。
- コンピュータが実行する機械学習モデル共創方法であって、
複数のユーザによる機械学習のモデルの共創を受け付けるために、前記ユーザの登録を行うステップと、
前記登録された複数のユーザからなるグループを作成するステップと、
前記グループに所属するユーザから、前記モデルの登録を受け付けるステップと、
前記登録されたモデルを、分散台帳で管理するステップと、
前記グループに所属するユーザから、前記分散台帳で管理されたモデルの共創を受け付けるステップと、
前記グループに所属するユーザから、前記共創されたモデルに対する学習の依頼を受け付けて学習を行う際に、前記機械学習モデル共創システム全体の規模と、前記学習の依頼を行ったユーザが支払う対価に応じて、複数の学習依頼を順序立ててキューイングするステップと、
所定の条件を満たした時に、前記学習されたモデルを取得するステップと、
前記取得されたモデルを、前記グループに所属しない他ユーザ、又は他のグループ、に公開するステップと、
を備える機械学習モデル共創方法。 - 複数のユーザによる機械学習のモデルの共創を受け付けるために、前記ユーザの登録を行うステップ、
前記登録された複数のユーザからなるグループを作成するステップ、
前記グループに所属するユーザから、前記モデルの登録を受け付けるステップ、
前記登録されたモデルを、分散台帳で管理するステップ、
前記グループに所属するユーザから、前記分散台帳で管理されたモデルの共創を受け付けるステップ、
前記グループに所属するユーザから、前記共創されたモデルに対する学習の依頼を受け付けて学習を行う際に、前記機械学習モデル共創システム全体の規模と、前記学習の依頼を行ったユーザが支払う対価に応じて、複数の学習依頼を順序立ててキューイングするステップ、
所定の条件を満たした時に、前記学習されたモデルを取得するステップ、
前記取得されたモデルを、前記グループに所属しない他ユーザ、又は他のグループ、に公開するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2018/047968 WO2020136775A1 (ja) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 機械学習モデル共創システム、機械学習モデル共創方法、及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6599065B1 true JP6599065B1 (ja) | 2019-10-30 |
JPWO2020136775A1 JPWO2020136775A1 (ja) | 2021-02-15 |
Family
ID=68383301
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019534771A Active JP6599065B1 (ja) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 機械学習モデル共創システム、機械学習モデル共創方法、及びプログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6599065B1 (ja) |
WO (1) | WO2020136775A1 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210065565A (ko) * | 2019-11-27 | 2021-06-04 | 충북대학교 산학협력단 | 블록체인 기반의 데이터 프라이버시를 제공하는 분산 지식 발견 시스템 및 방법 |
JP2022002025A (ja) * | 2020-06-22 | 2022-01-06 | 株式会社Yamato | 情報処理装置及び情報処理方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7058364B1 (ja) | 2021-05-13 | 2022-04-21 | Kddi株式会社 | 情報処理装置、情報処理プログラム、情報処理方法及び飛行装置 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108898219A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-27 | 广东工业大学 | 一种基于区块链的神经网络训练方法、装置及介质 |
JP2019003402A (ja) * | 2017-06-15 | 2019-01-10 | Kddi株式会社 | 管理装置、管理方法及びプログラム |
-
2018
- 2018-12-26 JP JP2019534771A patent/JP6599065B1/ja active Active
- 2018-12-26 WO PCT/JP2018/047968 patent/WO2020136775A1/ja active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019003402A (ja) * | 2017-06-15 | 2019-01-10 | Kddi株式会社 | 管理装置、管理方法及びプログラム |
CN108898219A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-27 | 广东工业大学 | 一种基于区块链的神经网络训练方法、装置及介质 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
ACHEAMPONG, F.A.: ""Big Data, Machine Learning and the BlockChain Technology: An Overview"", INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS, vol. 180, no. 28, JPN6019016984, March 2018 (2018-03-01), pages 1 - 4, ISSN: 0004083727 * |
ARRANZ, A., "DECENTRALIZED SUPERVISED NEURAL NETWORK ON THE BLOCKCHAIN: GIVING MINING A GOOD PURPOSE", JPN6019016982, 17 April 2018 (2018-04-17), pages 1 - 10, ISSN: 0004083725 * |
RAMAN, R.K., ET AL., "TRUSTED MULTI-PARTY COMPUTATION AND VERIFIABLE SIMULATIONS: A SCALABLE BLOCKCHAIN APPROACH", vol. version v1, arXiv:1809.08438v1, JPN6019016983, 22 September 2018 (2018-09-22), pages 1 - 16, ISSN: 0004083726 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210065565A (ko) * | 2019-11-27 | 2021-06-04 | 충북대학교 산학협력단 | 블록체인 기반의 데이터 프라이버시를 제공하는 분산 지식 발견 시스템 및 방법 |
KR102309024B1 (ko) | 2019-11-27 | 2021-10-07 | 충북대학교 산학협력단 | 블록체인 기반의 데이터 프라이버시를 제공하는 분산 지식 발견 시스템 및 방법 |
JP2022002025A (ja) * | 2020-06-22 | 2022-01-06 | 株式会社Yamato | 情報処理装置及び情報処理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020136775A1 (ja) | 2020-07-02 |
JPWO2020136775A1 (ja) | 2021-02-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108647277B (zh) | 一种移动校园综合服务平台及其工作方法 | |
JP6092981B1 (ja) | 表示制御方法、情報処理装置、端末、及びプログラム | |
JP6599065B1 (ja) | 機械学習モデル共創システム、機械学習モデル共創方法、及びプログラム | |
CN101867487B (zh) | 用图形呼叫连接象征管理联系中心的系统和方法 | |
CN109891827A (zh) | 电信会话的综合多任务接口 | |
WO2020151170A1 (zh) | 一种岗位画像设置方法、岗位画像设置装置及终端设备 | |
CN107005550A (zh) | 相关通信模式选择 | |
US20240095459A1 (en) | Topic Identification Based on Virtual Space Machine Learning Models | |
CN109902182A (zh) | 知识数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2021185501A (ja) | プログラム、方法、端末 | |
CN106302368B (zh) | 事务处理方法及装置 | |
CN107018168A (zh) | 互联网资源调度方法及装置、网络红包调度方法 | |
CN106411703A (zh) | 一种信息同步方法及装置 | |
KR20220150847A (ko) | 오피스 시스템, 작업 태스크 관리 방법 및 장치 | |
CN107506971A (zh) | 组队实现使用共享物品任务的方法、装置、服务器及系统 | |
US11681869B2 (en) | Methods and systems for managing collaborative editing of content | |
WO2024007655A1 (zh) | 一种社交处理方法及相关设备 | |
US20230244325A1 (en) | Learned computer control using pointing device and keyboard actions | |
CN110083351A (zh) | 用于生成代码的方法和装置 | |
US10984392B2 (en) | Providing multi-session event invitation | |
CN108270829B (zh) | 资源分发处理方法及装置 | |
CN115186305A (zh) | 一种构建数据元件模型并生产数据元件的方法 | |
JP2022000767A (ja) | 情報共有支援装置、情報共有支援方法、およびプログラム | |
CN111290805A (zh) | 一种聚合功能快捷调用方法及系统 | |
CN110048938A (zh) | 信息交互方法、电子设备和计算机可读介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190624 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20190624 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20190722 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190730 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190826 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190917 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20191001 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6599065 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |