特許
J-GLOBAL ID：201703010207775634
設定方法、設定プログラム、及び設定装置
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (3件)：
伊東 忠重
, 伊東 忠彦
, 加藤 隆夫
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2015-104900
公開番号（公開出願番号）：特開2016-218869
出願日： 2015年05月22日
公開日（公表日）： 2016年12月22日
要約：
【課題】 本発明の課題は、機械学習で用いられる学習アルゴリズムと学習アルゴリズムのハイパーパラメータの探索を効率的に行うことを目的とする。【解決手段】 上記課題は、アルゴリズム又はハイパーパラメータの設定処理に係るプログラムであって、複数回試行した機械学習ごとの予測モデルおよび予測精度に基づき、複数のデータ各々に対し各機械学習に関する評価値を生成し、各データに対し、予測精度の高い第1の試行群と予測精度の低い第2の試行群を生成し、各データに対し、あるハイパーパラメータが第1の試行群に入る第1の確率分布と第2の試行群に入る第2の確率分布を求め、各データに対する第1の確率分布、第2の確率分布、及び、各データに対する試行結果の類似度に基づき、第1の確率分布と第2の確率分布に対応する、第3の確率分布と第4の確率分布とを生成し、評価値、第3の確率分布、第4の確率分布、及び、次の試行に要する予測時間に基づき、次の機械学習の試行に用いられるハイパーパラメータを特定することにより達成される。【選択図】 図3
請求項（抜粋）：
入力データを用いた予測モデル構築のための機械学習における、アルゴリズム又はハイパーパラメータの設定処理をコンピュータに行わせるプログラムであって、該コンピュータに、
複数回試行した前記機械学習の結果から得られる機械学習ごとの予測モデルおよび予測精度に基づき、対象の複数のデータそれぞれに対し、前記複数回の前記機械学習に関する評価値を生成し、
複数のデータそれぞれに対し、前記機械学習の複数回の試行に基づき、前記予測精度の高い第1の試行群と前記予測精度の低い第2の試行群を生成し、
前記複数のデータのそれぞれに対し、あるハイパーパラメータが前記第1の試行群に入る確率に対応する第1の確率分布と、前記第2の試行群に入る確率に対応する第2の確率分布を求め、
前記複数のデータそれぞれに対する前記第1の確率分布、前記第2の確率分布、及び、前記複数のデータそれぞれに対する前記複数の試行結果の類似度に基づき、それぞれ、前記第1の確率分布と前記第2の確率分布に対応する、第3の確率分布と第4の確率分布とを生成し、
前記複数のデータそれぞれと、前記ハイパーパラメータに基づき、機械学習の次の試行に要する予測時間である時間予測関数を生成し、
前記評価値、前記第3の確率分布、前記第4の確率分布、及び、前記時間予測関数に基づき、次の機械学習の試行に用いられるハイパーパラメータおよびデータを特定する
処理を行わせることを特徴とするプログラム。
IPC (1件)：
FI (2件)：
G06N99/00 180
, G06N99/00 150
