能動学習方法および能動学習システム

Inventor： , , ,
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：境廣巳
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2005130952
Publication number (International publication number)：2006309485
Application date： Apr. 28, 2005
Publication date： Nov. 09, 2006
Summary：

【課題】正例が全く存在しないか、ごく僅かしか存在しない場合、仮の正例を生成して能動学習を進める。【解決手段】学習データ記憶部131は、複数の記述子と複数のラベルとで構成される学習データの集合を記憶する。制御部150は、学習データ記憶部131中に所望ラベルの値が所望値となる正例が存在しないか少ない場合、所望ラベルの値を類似する他のラベルの値で書き換えて仮の正例を生成する。能動学習部140は、仮の正例と負例を用いてルールを学習し、学習したルールを候補データ記憶部133に記憶された所望ラベルが未知の候補データの集合に適用して各候補データの正例らしさを予測し、予測結果に基づいて次に学習すべきデータを選択して入出力装置110から出力する。その後、所望ラベルの実際の値が入出力装置110から入力されたデータについては、候補データの集合から取り除いて学習データの集合に追加する。【選択図】図1

Claim (excerpt)：

複数の記述子と複数のラベルとで構成されるデータの所望ラベルの値を該所望ラベルが示す事象と類似する事象の状態を示す他のラベルの値で書き換えたデータを学習データとして前記学習データの集合を学習データ記憶部上に生成する制御部と、前記所望ラベルが未知のデータを候補データとして前記候補データの集合を記憶する候補データ記憶部と、前記所望ラベルが所望値のデータを正例、それ以外のデータを負例とするとき、前記学習データ記憶部に記憶された正例と負例のデータを使って、任意のデータの記述子の入力に対してそのデータの正例らしさを計算するルールを学習する学習部、学習したルールを前記候補データ記憶部に記憶された候補データの集合に適用して各候補データの正例らしさを予測する予測部、予測結果に基づいて次に学習すべきデータを選択する候補データ選択部、および、選択したデータを出力装置から出力し、前記所望ラベルの実際の値が入力装置から入力されたデータについては候補データの集合から取り除いて学習データの集合に追加するデータ更新部を含み、前記制御部により能動学習サイクルの繰り返しが制御される能動学習部とを備えることを特徴とする能動学習システム。

IPC (1)：

G06N 3/08

FI (1)：

G06N3/08 Z

Patent cited by the Patent：

Cited by applicant (2)

実験計画法及び実験計画プログラムを記録した記録媒体
Gazette classification：公開公報 Application number：特願平10-123057 Applicant：日本電気株式会社, 技術研究組合新情報処理開発機構
学習システム
Gazette classification：公開公報 Application number：特願2003-338793 Applicant：日本電気株式会社

Cited by examiner (4)

学習システム
Gazette classification：公開公報 Application number：特願2003-338793 Applicant：日本電気株式会社
事例ベースの処理方法
Gazette classification：公開公報 Application number：特願平8-046250 Applicant：株式会社日立情報システムズ
知識発見方式
Gazette classification：公開公報 Application number：特願2000-104760 Applicant：日本電気株式会社

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Article cited by the Patent：

Cited by examiner (1)

能動学習法を利用した創薬スクリーニング

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