JPWO2022013954A5 - - Google Patents
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- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims 1
Claims (8)
- 第1の訓練データ群に含まれる同一のラベルが付された同一のデータの出現頻度に基づいて、前記第1の訓練データ群から複数のデータを選択し、
選択した前記複数のデータを用いた機械学習により第1の機械学習モデルを生成し、
前記第1の訓練データ群と、前記第1の訓練データ群に含まれるデータを入力した場合に前記第1の機械学習モデルが出力する結果とを合わせた第2の訓練データ群を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする機械学習プログラム。 - 前記選択する処理は、前記第1の訓練データ群のうち前記出現頻度が閾値未満のデータを選択対象から除外する処理を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習プログラム。 - 前記選択する処理は、前記出現頻度に基づいて前記同一のラベルが付された同一のデータのエントロピーおよび自己情報量を計算し、前記第1の訓練データ群のうち、前記自己情報量が第1の閾値より大きく、かつ、前記エントロピーが第2の閾値未満のデータを選択対象から除外する処理を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習プログラム。 - 前記第2の訓練データ群を生成する処理は、前記第1の訓練データ群と、前記第1の訓練データ群に含まれる第1のデータの内容を変更して生成された第2のデータを入力した場合に前記第1の機械学習モデルが出力する第1の結果とを合わせて前記第2の訓練データ群を生成する処理を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習プログラム。 - 前記第2の訓練データ群を生成する処理は、前記第1の訓練データ群と、前記第1の訓練データ群に含まれる第1のデータを入力した場合に前記第1の機械学習モデルが出力する第1の結果の内容を変更して生成された第2の結果とを合わせて前記第2の訓練データ群を生成する処理を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習プログラム。 - 生成した前記第2の訓練データ群に基づいた機械学習により第2の機械学習モデルを生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項1に記載の機械学習プログラム。 - 第1の訓練データ群に含まれる同一のラベルが付された同一のデータの出現頻度に基づいて、前記第1の訓練データ群から複数のデータを選択し、
選択した前記複数のデータを用いた機械学習により第1の機械学習モデルを生成し、
前記第1の訓練データ群と、前記第1の訓練データ群に含まれるデータを入力した場合に前記第1の機械学習モデルが出力する結果とを合わせた第2の訓練データ群を生成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする機械学習方法。 - 第1の訓練データ群に含まれる同一のラベルが付された同一のデータの出現頻度に基づいて、前記第1の訓練データ群から複数のデータを選択し、
選択した前記複数のデータを用いた機械学習により第1の機械学習モデルを生成し、
前記第1の訓練データ群と、前記第1の訓練データ群に含まれるデータを入力した場合に前記第1の機械学習モデルが出力する結果とを合わせた第2の訓練データ群を生成する、
処理を実行する制御部を含むことを特徴とする情報処理装置。
Applications Claiming Priority (1)
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PCT/JP2020/027411 WO2022013954A1 (ja) | 2020-07-14 | 2020-07-14 | 機械学習プログラム、機械学習方法および情報処理装置 |
Publications (3)
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---|---|
JPWO2022013954A1 JPWO2022013954A1 (ja) | 2022-01-20 |
JPWO2022013954A5 true JPWO2022013954A5 (ja) | 2022-12-28 |
JP7364083B2 JP7364083B2 (ja) | 2023-10-18 |
Family
ID=79555365
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2022536027A Active JP7364083B2 (ja) | 2020-07-14 | 2020-07-14 | 機械学習プログラム、機械学習方法および情報処理装置 |
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