データが少なくても高精度に判断できる機械学習技術を開発

富士通研究所は、学習に必要なデータが少なくても高精度に判断できる機械学習技術「Wide Learning」を開発した。重要度の高い仮説を選別し、それぞれの影響度を制御することで、データに偏りがあっても、均等に正しい分類／判断ができる。 富士通研究所は2018年9月19日、学習に必要なデータが少なくても高精度に判断できる機械学習技術「Wide Learning（ワイドラーニング）」を発表した。データ項目を組み合わせて、その全てのパターンを仮説とし、各仮説に対し分類ラベルのヒット率で仮説の重要度を判断する。 例えば、商品の購入傾向をAI（人工知能）で分析する際は、これまでの購入者、未購入者（分類ラベル）のデータ項目から「女性、免許所有」「未婚、20～34歳」など全てのパターンを組み合わせて仮説とし、実際の商品購入者のデータとどれくらいヒットするかを分析する。 一定以上ヒットした仮説をナレッジチ

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へーほんとかな？これ