OBJECTIVE VARIABLE ESTIMATION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM

• Main Authors: NAMBU, Yuta, SESHIMO, Hitoshi, YAMAMOTO, Ryuji, KOJIMA, Masahiro
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 23.02.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

According to one embodiment of the present invention, in a learning mode, a plurality of pieces of learning multivariate time-series data that are respectively generated from a plurality of different sources and correlated with a target variable are acquired. A plurality of pieces of paired data that can be objectively compared are acquired, the plurality of pieces of paired data being produced on the basis of the acquired plurality of pieces of learning multivariate time-series data. Rank learning is carried out using the acquired plurality of pieces of paired data as teacher labels, and a prescribed target function is optimized in the time-series direction, whereby model parameters are learned. In an operation mode, unknown multivariate time-series data is acquired and inputted to a learning model, and a target variable corresponding to the unknown multivariate time-series data is estimated by using the learned model parameters in the learning model. Selon un mode de réalisation de la présente invention, dans un mode d'apprentissage, une pluralité d'éléments de données chronologiques multivariables d'apprentissage qui sont respectivement générées à partir d'une pluralité de sources différentes et sont corrélées avec une variable cible sont acquis. Une pluralité d'éléments de données appariées qui peuvent être comparées objectivement sont acquis, la pluralité d'éléments de données appariées étant produits sur la base de la pluralité acquise d'éléments de données chronologiques multivariables d'apprentissage. L'apprentissage de rang est réalisé à l'aide de la pluralité acquise d'éléments de données appariées en tant qu'étiquettes d'enseignant, et une fonction cible prescrite est optimisée dans la direction chronologique, ce par quoi des paramètres de modèle sont appris. Dans un mode de fonctionnement, des données chronologiques multivariables inconnues sont acquises et entrées dans un modèle d'apprentissage, et une variable cible correspondant aux données chronologiques multivariables inconnues est estimée à l'aide des paramètres de modèle appris dans le modèle d'apprentissage. この発明の一態様は、学習モードにおいて、異なる複数の発生元からそれぞれ発生されかつ目的変数と相関がある複数の学習用多変量時系列データを取得する。また、取得された前記複数の学習用多変量時系列データをもとに生成される客観比較が可能な複数のペアデータを取得する。そして、取得された複数の前記ペアデータを教師ラベルとしてランク学習を行って所定の目的関数を時系列方向に最適化することで、モデルパラメタの学習を行う。そして、運用モードにおいて、未知の多変量時系列データを取得して学習モデルに入力し、この学習モデルにおいて学習済の前記モデルパラメタを用いて、前記未知の多変量時系列データに対応する目的変数を推定する。