世界初！教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得できるAI技術を開発 : 富士通
English PRESS RELEASE （技術） 2020年7月13日 株式会社富士通研究所 世界初！教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得できるAI技術を開発 様々なAI技術の判断精度向上に貢献 株式会社富士通研究所（注1）は、AIによる検知・判断における精度向上に向け、高次元データの分布・確率などの本質的な特徴量を正確に獲得するAI技術「DeepTwin（ディープツイン）」を世界で初めて開発しました。 近年、様々なビジネスの領域において、膨大かつ多様なデータをAIで解析する需要が急激に増加しています。通常、AIの学習には大量の教師データが必要となりますが、教師データの作成に要する時間・工数などのコストがかかるため、正解ラベルを付与しない教師なし学習の必要性が増しています。しかし、通信や画像など、扱うデータが高次元の場合は、データの特徴を獲得するのが計算量の観点で困難なため、
AIにおける「次元の呪い」解決へ、富士通研が機械学習の最有力学会で発表
富士通研究所は2020年7月13日、ディープラーニング（深層学習）における教師なし学習の精度を大幅に向上できる人工知能（AI）技術「DeepTwin」を発表した。AI分野の長年の課題だった「次元の呪い」を、映像圧縮技術の知見を活用することで解決したとする。同社は論文を機械学習の最有力学会である「ICML 2020」で7月14日に発表する。 「次元の呪い」とは、データの次元（要素数）が大きくなると、そのデータを分析する際の計算量が指数関数的に増大する現象を指す。次元の呪いを回避するため、一般的に機械学習の高次元データは次元を減らす。 ただ従来の手法には、次元の削減に伴ってデータの分布や確率が不正確になる課題があり、それがAIの精度低下を招く一因になっていた。例えば分布や確率が実際と異なると、正常データを異常と誤判定してしまうような間違いを引き起こしてしまう。 富士通研究所は今回、ディープラー
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