●学習データ量に応じて自動的に最適なモデルに変化する教師無し機械学習技術が開発されました (2017年11月28日)
学習データ量に応じて自動的に最適なモデルに変化する教師無し機械学習技術を、パナソニックが開発しました。
この技術は、大量の学習データを収集することが困難で、リアルな環境に適用が可能なAI技術の実現に向けて開発されたものです。
この「学習データの量に応じて自動的に最適なモデルに変化する教師無し機械学習技術」は、パナソニック株式会社のビジネスイノベーション本部 AIソリューションセンターの研究成果で、このたび、AI技術における世界最高峰の国際学会であるNIPS2017 (Neural Information Processing Systems)に採択されました。
パナソニックの主要事業領域である家電・住宅・自動車・B2Bソリューションの中には、大量のデータを集めることが難しいため、AI技術を十分に活用できていないケースも多数存在していました。
この課題に対し、このたびの技術を適用することによって、これまで専門家の介在が必要であった「モデルの調整プロセス」を大幅に削減することができます。それにより、AI技術の適用可能範囲を飛躍的に広げることが期待できます。
このたび開発された技術は、北海道大学大学院 情報科学研究科の有村博紀教授、喜田拓也准教授、東京大学大学院 新領域創成科学研究科の佐藤一誠講師との共同研究成果です。
技術の詳細については、2017年12月4日からアメリカ合衆国ロングビーチにて開催されるNIPS2017での発表が予定されています。
AI技術の発達が著しく感じますね。
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投稿者 kksblog : 2017年11月28日 04:02
