NECは10日、機械学習技術で必要とされる大量のデータが得られない状況でも活用可能な、複数の機械学習技術を開発したことを発表した。

  • 各技術の特長

    各技術の特長

近年、インターネット上に公開された画像などのデータに対して、ディープラーニングを代表とする機械学習技術が大きな効果を発揮し、さまざまな用途で活用されている。しかし、データ収集の初期段階や、データ収集コストが高い環境のように学習データが大量に得られない状況では、これまでの機械学習技術はその効果を十分に発揮できなかった。

今回、NECが開発した技術は、(1)人のノウハウを取り入れて、学習効率の高いデータを能動的に収集して学習する技術、(2)収集したデータをもとに、実世界の事象の複数のシミュレーション結果の類似度に基づいてパラメータの修正を自動で繰り返し、正しいパラメータを推定する技術、(3)AIの分析結果に基づく意思決定時に、収集データを学習用と効果評価用に分割した複数パターンで効果を見積もり、少数データの偏りに影響されにくい意思決定を可能にする技術——。これらにより、学習用のデータ量が十分に得られていない段階からでも機械学習技術を活用でき、機械学習技術が活用できる場面を拡大できる。

なお、今回の成果は、7月10〜15日にスウェーデンのストックホルムにて開催される、機械学習技術に関する国際会議「ICML2018」(International Conference on Machine Learning)で発表される。