学習用 の意味・用法を知る

素性抽出部３０が、 学習用 説明文の各々について、画像のリンクの有無に関する素性、キーワードの有無に関する素性、構造に関する素性、単語の意味を表した分散表現に関する素性、学習用説明文に含まれるキーワードが学習用文書に含まれるか否かに関する素性、学習用説明文に含まれる単語の分散表現と学習用文書に含まれる単語の分散表現との類似度に関する素性、学習用説明文の投稿時刻及び学習用文書の投稿時刻に基づく素性、学習用投稿情報に含まれるユーザ属性に関する素性、及び学習用メタデータに含まれるキーワードが学習用説明文に含まれることに関する素性を含む複数の素性を抽出し、モデル学習部３２が、学習用説明文の各々についての複...

• 公開日：2016/12/22
• 出典：モデル学習方法、説明文評価方法、及び装置
• 出願人：東日本電信電話株式会社

...習システムの機能構成の一例を示す図である。 第１のサービス提供装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 リソース情報の一例を示す図である。 第１のサービス提供装置のリソース管理情報の一例を示す図である。 第２のサービス提供装置のリソース管理情報の一例を示す図である。 第１のサービス提供装置による 学習用 サービス提供時のアプリケーションの配信結果を示す図である。 第２のサービス提供装置による学習用サービス提供時のアプリケーションの配信結果を示す第１の図である。 第１のサービス提供装置が学習用サービスを提供するまでの処理の流れを説明するための第１の図である。 第１のサービス提供装置による学習用サ...

• 公開日：2017/02/23
• 出典：サービス提供方法、サービス提供装置及びサービス提供プログラム
• 出願人：富士通株式会社

この点、特許文献１に記載された技術では、計算量を削減するため、 学習用 のデータとして１年間の日電力需要量のみを利用し、このような学習による予測値に対し年増加補正係数を用いて予測結果を補正している。

• 公開日：2017/06/01
• 出典：異なる周期階層のデータによる学習を行うデータ予測装置、情報端末、プログラム及び方法
• 出願人：ＫＤＤＩ株式会社

事例選択部３６が、クラスの各々についての事例頻度と、事例の各々についてのクラスの各々に対する分類確率とに基づいて、複数の事例から、事例頻度が低いクラスに対する分類確率が高い事例を、正解クラスの付与対象となる 学習用 事例として選択する。

• 公開日：2017/06/15
• 出典：事例選択装置、分類装置、方法、及びプログラム
• 出願人：東日本電信電話株式会社

音韻、韻律などの文章選択のための要素においてバランスのとれた 学習用 文章セットを生成する文章セット生成装置を提供する。

• 公開日：2017/06/08
• 出典：文章セット生成装置、文章セット生成方法、プログラム
• 出願人：東日本電信電話株式会社

前記既知の皮膚画像データが、偏光処理を行わずに撮影された第１の 学習用 皮膚画像データと、偏光処理を行って撮影された第２の学習用皮膚画像データを含み、前記識別器は、前記記録された前記第１の学習用皮膚画像データ及び前記第２の学習用皮膚画像データの特徴を抽出し、この抽出された特徴を基に前記疾患の識別名称と関連付けて、前記診断されるべき疾患を識別可能なように予め学習に付されていることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の診断装置。

• 公開日：2016/10/06
• 出典：診断装置並びに当該診断装置における画像処理方法、画像処理システム及びそのプログラム
• 出願人：カシオ計算機株式会社

閾値推定装置は、音声合成用HMMは 学習用 音声データを用いて学習されるものとし、学習分散を学習用音声データから得られるスペクトルパラメータである学習用スペクトルパラメータの分散とし、音声合成用HMMを用いて、学習用音声データの音素列と同じ音素列を持つ音声データに対応するスペクトルパラメータである第一スペクトルパラメータを生成する音声パラメータ生成部と、学習用スペクトルパラメータ、学習分散及び第一スペクトルパラメータを用いて、VarianceScaling法による音声合成時に用いる補正倍率に対する閾値を推定する閾値推定部とを含む。

• 公開日：2016/12/08
• 出典：閾値推定装置、音声合成装置、その方法及びプログラム
• 出願人：東日本電信電話株式会社

認証部２２は、 学習用 把持データ及び第一検証用把持データを比較に基づき認証を行う。

• 公開日：2016/06/09
• 出典：個人認証装置及び個人認証方法
• 出願人：株式会社ＮＴＴドコモ

本発明は、学習システム及び情報処理装置を有する監視システムであって、学習システムは、各 学習用 アラーム情報に対して対処する必要性の度合いを示す学習用重要度が関連付けられた第１定義データを用いて、複数の学習用アラーム情報を複数の要素に分割し、分割された複数の要素と複数の学習用アラーム情報のそれぞれに対応する学習用重要度との関係から、複数の学習用アラーム情報と異なる稼働アラーム情報に対して推測された推測重要度を出力する第１学習器を有し、情報処理装置は、複数の監視対象装置のそれぞれから出力されたアラーム情報を稼働アラーム情報として第１学習器に入力し、第１学習器から出力された推測重要度が第１閾値以上であ...

• 公開日：2018/03/22
• 出典：監視システム、情報処理装置、制御方法及び制御プログラム
• 出願人：ソフトバンク株式会社

特定の第１ハッシュ値の各々に対応する第２ハッシュ値を集約することにより、 学習用 入力データ群の特徴を示す学習用特徴ベクトルを生成する。

• 公開日：2016/08/22
• 出典：データ分析装置、データ分析方法、およびデータ分析プログラム
• 出願人：ルネサスエレクトロニクス株式会社