特許
J-GLOBAL ID：200903059353472755
分類モデル学習装置および分類モデル学習方法
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人 天城国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2007-278893
公開番号（公開出願番号）：特開2009-110064
出願日： 2007年10月26日
公開日（公表日）： 2009年05月21日
要約：
【課題】質の高い教師データが少量の状況であっても精度の良い分類モデルを構築する。【解決手段】ラベル付けの精度が所定の基準を満たす教師データをエキスパートデータとして格納するエキスパートデータ格納部11と、精度が不明の教師データを非エキスパートデータとして格納する非エキスパートデータ格納部12と、非エキスパートデータの信頼度をラベル付けが共通するエキスパートデータとの比較によって決定すると共に、非エキスパートデータに対して信頼度を付加する信頼度決定部13と、信頼度が付加された非エキスパートデータを格納する信頼度付き非エキスパートデータ格納部14と、エキスパートデータおよび信頼度付きの非エキスパートデータに基づいて所望のデータにラベル付けを行う分類モデルを学習する分類モデル学習部15と、を有することを特徴とする分類モデル学習装置。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
ラベル付けの精度が所定の基準を満たす教師データをエキスパートデータとして格納するエキスパートデータ格納部と、
前記ラベル付けの精度が不明の教師データを非エキスパートデータとして格納する非エキスパートデータ格納部と、
前記エキスパートデータ格納部および前記非エキスパートデータ格納部に接続され、前記非エキスパートデータの信頼度を前記ラベル付けが共通する前記エキスパートデータとの比較によって決定すると共に、前記非エキスパートデータに対して前記信頼度を付加する信頼度決定部と、
この信頼度決定部に接続され、前記信頼度が付加された非エキスパートデータを格納する信頼度付き非エキスパートデータ格納部と、
前記エキスパートデータ格納部および前記信頼度付き非エキスパートデータ格納部に接続され、前記エキスパートデータおよび前記信頼度が付加された非エキスパートデータに基づいて所望のデータに前記ラベル付けを行う分類モデルを学習する分類モデル学習部と、
を有することを特徴とする分類モデル学習装置。
IPC (3件)：
G06N 5/04
, G06F 17/30
, G06N 3/00
G06N5/04 580A
, G06F17/30 210D
, G06F17/30 220Z
, G06N3/00 560A
, G06N5/04 550N
5B075ND03
, 5B075NR12
, 5B075QT10
, 5B075UU40
