特許
J-GLOBAL ID：200903016315087391
データ分類装置、データ分類装置の能動学習方法及び能動学習プログラム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (2件)：
石戸 久子
, 赤澤 日出夫
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2002-175509
公開番号（公開出願番号）：特開2004-021590
出願日： 2002年06月17日
公開日（公表日）： 2004年01月22日
要約：
【課題】精度向上速度が速く、かつ最終的精度を高める可能な能動学習を用いたサポートベクトルマシンに基づくデータ分類装置、データ分類装置の能動学習方法及び能動学習プログラムを提供する。【解決手段】本発明のデータ分類装置は、事例とその正解クラスが記録される正解事例データベース1と、正解クラスの付与されていない事例がプールされるプール部3と、正解事例データベースに記録された正解事例を用いて、サポートベクトルマシンによる能動学習を行うSVM学習部4と、SVM学習部による学習結果を記憶すると共に、記憶された学習結果に基づいてデータ分類を行うSVM分類部5と、プール部3から能動学習に用いる事例を前記学習結果を用いて選択する能動学習用事例選択部6と、正解クラスの付与されていない新たな事例を取得してプール部3の事例数を増加させるプール事例増加部2とからなる。【選択図】 図1
請求項（抜粋）：
能動学習法を用いて行われた学習結果に基づいて、サポートベクトルマシンがデータ分類を行うデータ分類装置であって、
事例とその正解クラスが正解クラスの付与された事例として記録される正解事例データベースと、
正解クラスの付与されていない事例がプールされるプール部と、
正解事例データベースに記録された正解事例を用いて、サポートベクトルマシンによる能動学習を行うSVM学習部と、
SVM学習部による学習結果を記憶すると共に、記憶された学習結果に基づいてデータ分類を行うSVM分類部と、
前記プール部から能動学習に用いる事例を前記学習結果を用いて選択する能動学習用事例選択部と、
正解クラスの付与されていない新たな事例を取得して前記プール部にプールし、前記プール部にプールされている事例数を増加させるプール事例増加部と、
から構成されているデータ分類装置。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G06F17/30 210D
, G06N5/04 550N
5B075ND20
, 5B075NR12
, 5B075QT10
