JP7065266B2 - 学習済みモデル提供方法および学習済みモデル提供装置 - Google Patents
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Description
2 学習済みモデル提供装置(サーバ装置)
3 ユーザ側装置
22 プロセッサ
25 通信部
27 学習済みモデルデータベース
Claims (12)
- ユーザ側装置から、センシングデータに前記センシングデータの属性情報の正解情報を付したテストデータを取得し、
データベースに予め保管されている複数の学習済みモデルのそれぞれに前記テストデータを当てはめることによって得られた情報と、前記テストデータに付された正解情報とを使用して、前記複数の学習済みモデルのそれぞれの性能を算出し、
前記算出された性能に基づいて、前記複数の学習済みモデルから前記ユーザ側装置に提供する学習済みモデルを選択し、
前記選択した学習済みモデルを使用するために必要な装置の資源又は能力を示す必要リソース情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする学習済みモデル提供方法。 - ユーザ側装置から、センシングデータに前記センシングデータの属性情報の正解情報を付したテストデータを取得し、
データベースに予め保管されている複数の学習済みモデルのそれぞれに前記テストデータを当てはめることによって得られた情報と、前記テストデータに付された正解情報とを使用して、前記複数の学習済みモデルのそれぞれの性能を算出し、
前記算出された性能に基づいて、前記複数の学習済みモデルからファインチューニング用の学習済みモデルを決定し、
前記テストデータを使用して、前記決定されたファインチューニング用の学習済みモデルのファインチューニングを行い、
前記テストデータを、前記ファインチューニングされた学習済みモデルに当てはめることにより、前記ファインチューニングされた学習済みモデルの性能を算出し、
前記算出された性能に基づいて、前記ファインチューニングされた学習済みモデルから前記ユーザ側装置に提供する学習済みモデルを選択し、
前記選択した学習済みモデルを使用するために必要な装置の資源又は能力を示す必要リソース情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする学習済みモデル提供方法。 - 前記ユーザ側装置から、前記テストデータを使用してファインチューニングされた学習済みモデルの第三者への提供の可否についての情報を取得し、
前記ファインチューニングされた学習済みモデルの第三者への提供を否とする旨の情報を取得した場合は、該ファインチューニングされた学習済みモデルの第三者への提供は行わないことを特徴とする請求項2に記載の学習済みモデル提供方法。 - 前記選択された学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の学習済みモデル提供方法。 - 前記選択された学習済みモデルに対して該学習済みモデルの推奨度を付与するとともに、前記選択された学習済みモデルの前記推奨度を示す情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の学習済みモデル提供方法。 - 前記推奨度は、前記学習済みモデルの利用実績、前記学習済みモデルの評価、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データ数のうちの少なくとも1つに基づいて決定される
ことを特徴とする請求項5に記載の学習済みモデル提供方法。 - 1または複数のプロセッサと、
複数の学習済みモデルを予め保管しているデータベースと、
ユーザ側装置との間で通信を行う通信部とを備え、
前記プロセッサは、
前記ユーザ側装置から、センシングデータに前記センシングデータの属性情報の正解情報を付したテストデータを取得し、
前記複数の学習済みモデルのそれぞれに前記テストデータを当てはめることによって得られた情報と、前記テストデータに付された正解情報とを使用して、前記複数の学習済みモデルのそれぞれの性能を算出し、
前記算出された性能に基づいて、前記複数の学習済みモデルから前記ユーザ側装置に提供する学習済みモデルを選択し、
前記選択した学習済みモデルを使用するために必要な装置の資源又は能力を示す必要リソース情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする学習済みモデル提供装置。 - 1または複数のプロセッサと、
複数の学習済みモデルを予め保管しているデータベースと、
ユーザ側装置との間で通信を行う通信部とを備え、
前記プロセッサは、
前記ユーザ側装置から、センシングデータに前記センシングデータの属性情報の正解情報を付したテストデータを取得し、
前記複数の学習済みモデルのそれぞれに前記テストデータを当てはめることによって得られた情報と、前記テストデータに付された正解情報とを使用して、前記複数の学習済みモデルのそれぞれの性能を算出し、
前記算出された性能に基づいて、前記複数の学習済みモデルからファインチューニング用の学習済みモデルを決定し、
前記テストデータを使用して、前記決定されたファインチューニング用の学習済みモデルのファインチューニングを行い、
前記テストデータを、前記ファインチューニングされた学習済みモデルに当てはめることにより、前記ファインチューニングされた学習済みモデルの性能を算出し、
前記算出された性能に基づいて、前記ファインチューニングされた学習済みモデルから前記ユーザ側装置に提供する学習済みモデルを選択し、
前記選択した学習済みモデルを使用するために必要な装置の資源又は能力を示す必要リソース情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする学習済みモデル提供装置。 - 前記プロセッサは、
前記ユーザ側装置から、前記テストデータを使用してファインチューニングされた学習済みモデルの第三者への提供の可否についての情報を取得し、
前記ファインチューニングされた学習済みモデルの第三者への提供を否とする旨の情報を取得した場合は、該ファインチューニングされた学習済みモデルの第三者への提供は行わないことを特徴とする請求項8に記載の学習済みモデル提供装置。 - 前記プロセッサは、
前記選択された学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項7または請求項8に記載の学習済みモデル提供装置。 - 前記プロセッサは、
前記選択された学習済みモデルに対して該学習済みモデルの推奨度を付与するとともに、前記選択された学習済みモデルの前記推奨度を示す情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項7または請求項8に記載の学習済みモデル提供装置。 - 前記推奨度は、前記学習済みモデルの利用実績、前記学習済みモデルの評価、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データ数のうちの少なくとも1つに基づいて決定される
ことを特徴とする請求項11に記載の学習済みモデル提供装置。
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