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J-GLOBAL ID：201803014436089011
機械学習管理プログラム、機械学習管理方法および機械学習管理装置
Inventor：
,
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Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
服部 毅巖
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2016123405
Publication number (International publication number)：2017228068
Application date： Jun. 22, 2016
Publication date： Dec. 28, 2017
Summary：
【課題】機械学習において適切なパラメータ値を効率的に探索する。【解決手段】演算部12は、パラメータ値13aとサイズ14aの訓練データとを用いて学習されたモデルにおける予測性能の測定値15aを取得し、パラメータ値13aとサイズ14bの訓練データとを用いて学習されるモデルにおける予測性能の期待値16aと分散度17aとを算出する。演算部12は、パラメータ値13bとサイズ14aの訓練データとを用いて学習されたモデルにおける予測性能の測定値15bを取得し、パラメータ値13bとサイズ14bの訓練データとを用いて学習されるモデルにおける予測性能の期待値16bと分散度17bとを算出する。演算部12は、期待値16a,16bおよび分散度17a,17bに基づいて、パラメータ値13cとサイズ14bの訓練データとを用いて学習されるモデルにおける予測性能の期待値16cと分散度17cとを算出する。【選択図】図1
Claim (excerpt)：
コンピュータに、
機械学習アルゴリズムに適用可能な複数のパラメータ値のうちの第1のパラメータ値と第1のサイズの訓練データとを用いて学習されたモデルにおける予測性能の第1の測定値を取得し、前記第1の測定値に基づいて、前記第1のパラメータ値と第2のサイズの訓練データとを用いて学習されるモデルにおける予測性能の第1の期待値と第1の分散度とを算出し、
前記複数のパラメータ値のうちの第2のパラメータ値と前記第1のサイズの訓練データとを用いて学習されたモデルにおける予測性能の第2の測定値を取得し、前記第2の測定値に基づいて、前記第2のパラメータ値と前記第2のサイズの訓練データとを用いて学習されるモデルにおける予測性能の第2の期待値と第2の分散度とを算出し、
前記第1の期待値、前記第1の分散度、前記第2の期待値および前記第2の分散度に基づいて、前記複数のパラメータ値のうちの第3のパラメータ値と前記第2のサイズの訓練データとを用いて学習されるモデルにおける予測性能の第3の期待値と第3の分散度とを算出する、
処理を実行させる機械学習管理プログラム。
IPC (2)：
FI (2)：
G06N99/00 153
, G06F17/18 D
