MACHINE LEARNING SYSTEM

• Main Authors: KOMATSU SOTA, ABE YUICHI, ISHIKAWA MASAYOSHI, IKEDA KOJI
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 02.12.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

To provide a machine learning system that can easily improve performance at the time of transfer learning.SOLUTION: A machine learning system that, using a given dataset and a given prior learning model, performs learning using a parameter in the prior learning model to perform transfer learning that outputs a learnt model, comprises: a dataset storage part that stores one or more datasets; and a first learning part that performs learning using the datasets stored in the dataset storage part to generate the prior learning model, then stores the generated prior learning model in a prior learning model database. The dataset storage part stores tag information that is configured with either one or more of domain information indicating an object of data included in the dataset to be stored, class information indicating a class included in the data, or data acquisition condition information regarding the acquisition condition of the data in association with the dataset.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】転移学習時の性能を向上させることが容易な機械学習システムを提供する。【解決手段】与えられたデータセットと、与えられた事前学習モデルを用いて、事前学習モデルのパラメータを利用し学習を行い、学習済みモデルを出力する転移学習を行う機械学習システムであって、データセットを１つ以上保存するデータセット記憶部と、前記データセット記憶部に保存したデータセットを用いて学習を行い前記事前学習モデルを生成し，生成した前記事前学習モデルを事前学習モデルデータベースに保存する第一の学習部を備えて、前記データセット記憶部は、保存するデータセットに含まれるデータの対象物を示すドメイン情報、データに含まれるクラスを示すクラス情報、データの取得条件に関するデータ取得条件情報の内何れか１つ以上によって構成されるタグ情報と、データセットを関連付けて記憶することを特徴とする機械学習システム。【選択図】図３