特許
J-GLOBAL ID：201903021098745190
機械学習プログラム、機械学習方法および機械学習装置
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人酒井国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-081898
公開番号（公開出願番号）：特開2019-191777
出願日： 2018年04月20日
公開日（公表日）： 2019年10月31日
要約：
【課題】従業員の出勤簿データにおける特徴パターンの学習の際に、学習精度を向上させる機械学習プログラム、機械学習方法及び機械学習装置を提供する。【解決手段】学習装置100は、制御部110において、複数の項目を有し、カレンダーに対応した複数のレコードを有する時系列データから、複数の単位期間から成る一定期間を当該単位期間ずつ始期を異ならせた各期間のデータと、始期に対応したラベルとが組となる学習データを複数生成する学習データ生成部111と、生成した各学習データから、カレンダー情報及び複数の項目それぞれを別次元としてテンソル化したテンソルデータを生成するテンソル生成部112と、テンソルデータをテンソル分解してニューラルネットワークに入力する学習モデルに対し、ニューラルネットワークの深層学習及びテンソル分解の方法の学習を行う学習部113と、を備える。【選択図】図5
請求項（抜粋）：
コンピュータに、
複数の項目を有し、カレンダーに対応した複数のレコードを有する時系列データから、複数の単位期間から成る一定期間を当該単位期間ずつ始期を異ならせた各期間のデータと、前記始期に対応したラベルとが組となる学習データを複数生成し、
生成した各学習データから、カレンダー情報、および、前記複数の項目それぞれを別次元としてテンソル化した、テンソルデータを生成し、
前記テンソルデータを入力テンソルデータとしてテンソル分解してニューラルネットワークに入力する学習モデルに対し、前記ニューラルネットワークの深層学習および前記テンソル分解の方法の学習を行う、
処理を実行させる機械学習プログラム。
IPC (3件)：
G06Q 10/04
, G06F 16/00
, G06N 3/08
G06Q10/04
, G06F17/30 220Z
, G06N3/08
