(57)【要約】      （修正有）【課題】監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム及びその方法を提供する。【解決手段】監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム１０及びその方法であって、複数のデジタルデータを異なるトレーニングプログラムでトレーニングすることで異なるトレーニングモデルを取得する。クライアントは、遠隔的に第三者の取引プラットフォームを介して取引を実施し、監視ユニットの監視下において取引結果に基づき上記の異なるトレーニングモデルをダウンロードし、異なるトレーニングモデル間の精度の差を比較し、トレーニングモデルの精度を向上させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システムであって、
複数のデジタルデータ、所定のニューラルネットワークにより当該複数のデジタルデータをトレーニングして形成した事前トレーニングモデル、少なくとも１つのニューラルネットワークの第１トレーニングプログラム、及び、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラムにより当該複数のデジタルデータをトレーニングして形成した少なくとも１つのトレーニング済みモデル、が少なくとも蓄積されており、当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの精度は当該事前トレーニングモデルの精度と異なる蓄積ユニット、
当該蓄積ユニットに接続される監視ユニット、
当該監視ユニットに接続され、当該監視ユニットを外部における第三者の取引プラットフォームに接続するために用いられる取引ポート、及び、
当該監視ユニットに接続され、クライアントをクラウド経由で接続するために用いられる接続ポート、を含み、
当該監視ユニットは、当該取引ポートを介して取引情報を受信するとともに、当該取引情報に基づいて、特定のクライアントが当該接続ポートを介し、当該蓄積ユニットから、当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つをダウンロードすることを許容する、
監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム。
【請求項２】
当該蓄積ユニット、当該監視ユニット、当該取引ポート及び当該接続ポートは、クラウドサーバに統合される請求項１に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム。
【請求項３】
当該クラウドサーバは、少なくとも１つの物理コンピュータサーバを備える請求項１に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム。
【請求項４】
当該クライアントは、当該接続ポートを介してニューラルネットワークの第２トレーニングプログラムをアップロードし、当該監視ユニットは、当該第２トレーニングプログラムを当該蓄積ユニットに蓄積するよう出力し、当該クラウドサーバは、当該第２トレーニングプログラムにより当該複数のデジタルデータをトレーニングして改良トレーニングモデルを生成するとともに、当該改良トレーニングモデルを当該蓄積ユニットに蓄積する請求項２に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム。
【請求項５】
当該監視ユニットは、当該取引情報が存在しない条件下において、当該クライアントが当該接続ポートを介し、当該蓄積ユニットから、当該第２トレーニングプログラムによりトレーニングされた当該改良トレーニングモデルをダウンロードすることのみを許容する請求項４に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム。
【請求項６】
更に、サービス制御インターフェースを含み、当該クライアントが当該接続ポートに接続されると、当該サービス制御インターフェースは、当該接続ポートを介して当該クライアントに提供されて起動し、当該サービス制御インターフェースは、当該クライアントによる選択購入のために、当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルについて購入選択項目を提示し、且つ、当該サービス制御インターフェースは、当該第三者の取引プラットフォームに接続するためのリンクを提示する請求項１に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム。
【請求項７】
請求項１に記載のクラウド取引システムを用い、監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供する取引を行う方法であって、
クライアントがクラウド経由で当該接続ポートに接続されるステップ、
当該クライアントが、購入を希望する当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つを選択するステップ、
当該クライアントが、当該第三者の取引プラットフォームに対し、当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つの購入費用を支払い、当該第三者の取引プラットフォームが取引情報を当該監視ユニットに送信すると、当該監視ユニットが当該取引情報に基づいて、当該クライアントのダウンロード権限を開放するステップ、及び、
当該監視ユニットの監視下において、当該クライアントが、自身が購入した当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つを当該接続ポートを介してダウンロードするステップ、を含む、
監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供する取引方法。
【請求項８】
当該蓄積ユニット、当該監視ユニット、当該取引ポート及び当該接続ポートは、クラウドサーバに統合される請求項７に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供する取引方法。
【請求項９】
更に、当該クライアントが、当該接続ポートを介してニューラルネットワークの第２トレーニングプログラムをアップロードし、当該監視ユニットが、当該第２トレーニングプログラムを当該蓄積ユニットに蓄積するよう出力し、当該クラウドサーバが、当該第２トレーニングプログラムにより当該複数のデジタルデータをトレーニングして改良トレーニングモデルを生成するとともに、当該改良トレーニングモデルを当該蓄積ユニットに蓄積するステップを含む請求項８に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供する取引方法。
【請求項１０】
当該監視ユニットは、当該取引情報が存在しない条件下において、当該クライアントが当該接続ポートを介し、当該蓄積ユニットから、当該第２トレーニングプログラムによりトレーニングされた当該改良トレーニングモデルをダウンロードすることのみを許容する請求項９に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供する取引方法。
【請求項１１】
更に、サービス制御インターフェースを含み、当該クライアントが当該接続ポートに接続されると、当該サービス制御インターフェースは、当該接続ポートを介して当該クライアントに提供されて起動し、当該サービス制御インターフェースは、当該クライアントによる選択購入のために、当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルについて購入選択項目を提示し、且つ、当該サービス制御インターフェースは、当該第三者の取引プラットフォームに接続するためのリンクを提示する請求項７に記載の監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供する取引方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ニューラルネットワーク・トレーニングモデルのクラウド取引技術に関し、特に、膨大なイメージング医療デジタルデータベースにおいて、使用者が自由にトレーニングデータを利用して有償取引を行うための、監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク・ディープラーニングは不可分の積層関係にあり、互いに影響し合う結果、各分野における機能性予測の精度を左右する。このうち、最も基礎的なディープラーニングは機械学習を実行するうえでの核となり、人類の英知の結晶でもある。
しかし、ディープラーニングは、緻密なニューラルネットワーク構造下でデータにつき表現学習を実施するアルゴリズムでなければ、高精度の機能性予測は可能とならない。ところが、目下のところ、世界中のＡＩ人材が利用できるような完全・完璧で、膨大且つ正確なイメージング医療デジタルデータベースは存在せず、このことが医療分野における人工知能の発展及び応用のネックとなっている。
一方、完全・完璧で、膨大且つ正確なイメージング医療デジタルデータベースを保有するような機関は、これらのデータを公開することなく、自身の研究開発に用いようとするのが一般的である。しかし、人材的な限界から、完全・完璧で、膨大且つ正確な医療イメージングフラグデジタルデータベースを保有していたとしても、新たなアルゴリズムを開発して高精度モデルをトレーニングし、高精度で応用するような人材は不足している。その結果、モデル精度の向上は遅々としており、応用範囲も狭い。
【０００３】
デジタルデータをニューラルネットワークでトレーニングし、モデル化する技術についてはすでに周知の技術となっている。例えば、特許文献１は、請求項１８において、ニューラルネットワークにより特徴データをトレーニングする技術を開示している。また、特許文献２は、請求項５及び６において、異なる深層畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ）でトレーニングすることで、複数の異なる分類モデルを形成する技術を開示している。
【０００４】
そこで、本発明の発明者は、製品を絶えず改良・革新し続けるとの理念に則り、長年にわたる製品設計及び開発の実務経験に基づいて、積極的に研究開発に取り組み、且つ思考するとともに、実際に無数の開発を行った結果、本発明を形成した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】台湾特許第ＴＷＩ６４５３０３号公報
【特許文献２】台湾特許第ＴＷＩ６６２５１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在の膨大なイメージング医療デジタルデータベースには、ニューラルネットワークでトレーニングしたトレーニングモデルを、有償の取引メカニズムによって使用者に取得させるような構造は存在しない。その結果、トレーニングモデルは更なる精度改善の余地を失っている。
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明は、デジタルデータとして膨大なイメージング医療デジタルデータベースを提供可能であるとともに、トレーニング済みの事前トレーニングモデルを提供し、且つ、トレーニングプログラムを提供することで、当該トレーニングプログラムによりトレーニングを完了したトレーニング済みモデルを使用者に取得させて、トレーニングモデル別の精度の差を使用者に把握させる、監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム及びその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の効果を達成するために、本発明は、監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システムを提供する。当該システムは、複数のデジタルデータ、所定のニューラルネットワークにより当該複数のデジタルデータをトレーニングして形成した事前トレーニングモデル、少なくとも１つのニューラルネットワークの第１トレーニングプログラム、及び、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラムにより当該複数のデジタルデータをトレーニングして形成した少なくとも１つのトレーニング済みモデル、が少なくとも蓄積されており、当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの精度は当該事前トレーニングモデルの精度と異なる蓄積ユニット、当該蓄積ユニットに接続される監視ユニット、当該監視ユニットに接続され、当該監視ユニットを外部における第三者の取引プラットフォームに接続するために用いられる取引ポート、及び、当該監視ユニットに接続され、クライアントをクラウド経由で接続するために用いられる接続ポート、を含み、当該監視ユニットは、当該取引ポートを介して取引情報を受信するとともに、当該取引情報に基づいて、特定のクライアントが当該接続ポートを介し、当該蓄積ユニットから、当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つをダウンロードすることを許容する。
【０００９】
また、本発明は、監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供する取引方法を提供する。当該方法は、クライアントがクラウド経由で当該接続ポートに接続されるステップ、当該クライアントが、購入を希望する当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つを選択するステップ、当該クライアントが、当該第三者の取引プラットフォームに対し、当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つの購入費用を支払い、当該第三者の取引プラットフォームが取引情報を当該監視ユニットに送信すると、当該監視ユニットが当該取引情報に基づいて、当該クライアントのダウンロード権限を開放するステップ、及び当該監視ユニットの監視下において、当該クライアントが、自身が購入した当該事前トレーニングモデル、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム及び当該少なくとも１つのトレーニング済みモデルの３つのうち少なくとも１つを当該接続ポートを介してダウンロードするステップ、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
上記より、本発明は、膨大なイメージング医療デジタルデータベースを提供して使用者による応用を可能とするだけでなく、トレーニング済みの事前トレーニングモデルを提供するとともに、少なくとも１つのトレーニングプログラムを提供することで、使用者に新たなトレーニングモデルを取得させる。これにより、モデルの精度が向上する。
【００１１】
また、本発明によれば、更に、使用者自身がその他のトレーニングプログラムをアップロードして同様のデジタルデータをトレーニングできるため、その他のトレーニングモデルを取得することが可能となる。即ち、上記の事前トレーニングモデル及びトレーニング済みモデル以外に、本発明では更に、使用者がトレーニングプログラムを自主的に提供して上記のデジタルデータをトレーニングできるため、新たなトレーニングモデルを取得可能となる。これにより、ニューラルネットワークの機械学習及びディープラーニング機能を向上させることで、トレーニングモデルの精度を絶えず高めることが可能となる。
【００１２】
アップロード時には、当該クライアントが、当該接続ポートを介してニューラルネットワークの第２トレーニングプログラムをアップロードする。当該監視ユニットは、当該第２トレーニングプログラムを当該蓄積ユニットに蓄積するよう出力する。当該クラウドサーバは、当該第２トレーニングプログラムにより当該複数のデジタルデータをトレーニングして改良トレーニングモデルを生成するとともに、当該改良トレーニングモデルを当該蓄積ユニットに蓄積する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明における第１の好ましい実施例のブロック図である。
【図２】本発明における第１の好ましい実施例のフローチャートである。
【図３】本発明における第１の好ましい実施例の他のブロック図である。
【図４】本発明における第２の好ましい実施例のブロック図である。
【図５】本発明における第２の好ましい実施例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の技術的特性について詳細に説明するために、以下に好ましい実施例を上げて、図面と組み合わせつつ説明する。
【００１５】
図１〜図２に示すように、本発明における第１の好ましい実施例で提供する監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム１０は、主に、蓄積ユニット１０３、監視ユニット６００、取引ポート１０６及び接続ポート１０８から構成される。
【００１６】
当該蓄積ユニット１０３には、複数のデジタルデータ１０１、所定のニューラルネットワーク（図示しない）により当該複数のデジタルデータ１０１をトレーニングして形成した事前トレーニングモデル３００、少なくとも１つのニューラルネットワークの第１トレーニングプログラム１０４、及び、当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム１０４により当該複数のデジタルデータ１０１をトレーニングして形成した少なくとも１つのトレーニング済みモデル４００、が蓄積されている。
当該少なくとも１つのトレーニング済みモデル４００の精度は、当該事前トレーニングモデル３００の精度とは異なる。当該所定のニューラルネットワークとは、メーカーが独自に研究開発し、外部に非公開の高精度アルゴリズムによるトレーニングプログラムとしてもよい。また、当該所定のニューラルネットワーク及び当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム１０４は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ，Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）、又はエクストリーム勾配ブースティング（ｅＸｔｒｅｍｅ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ，ＸＧＢｏｏｓｔ）、又はランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）、又は勾配ブースティング決定木（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、又はサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等としてもよい。且つ、当該所定のニューラルネットワークと当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム１０４はアルゴリズムが異なるため、当該事前トレーニングモデル３００と当該少なくとも１つのトレーニング済みモデル４００の精度は異なるものとなり得る。また、当該複数のデジタルデータ１０１は、イメージング医療デジタルデータである。当該少なくとも１つの第１トレーニングプログラム１０４の数は１つとしてもよいし、複数としてもよい。
複数の第１トレーニングプログラム１０４とする場合、実務上、各第１トレーニングプログラム１０４は、上述したニューラルネットワーク（畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ，Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）、又はエクストリーム勾配ブースティング（ｅＸｔｒｅｍｅ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ，ＸＧＢｏｏｓｔ）、又はランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）、又は勾配ブースティング決定木（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、又はサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ））の違いに応じてそれぞれ異なるアルゴリズムを有する。また、これにより、各第１トレーニングプログラム１０４の間に違いが形成される。以下の説明では、いずれも複数の第１トレーニングプログラム１０４の場合を例示する。そのため、当該少なくとも１つのトレーニング済みモデル４００についても複数の場合が例示され、且つ、これらの精度には差が存在する。
【００１７】
当該監視ユニット６００は、当該蓄積ユニット１０３に接続される。
【００１８】
当該取引ポート１０６は、当該監視ユニット６００に接続される。また、当該取引ポート１０６は、当該監視ユニット６００を外部における第三者の取引プラットフォーム７０２に接続するために用いられる。
【００１９】
当該接続ポート１０８は、当該監視ユニット６００に接続される。また、当該接続ポート１０８は、クライアント２０１をクラウド経由で接続するために用いられる。実際に実施する場合、当該蓄積ユニット１０３、当該監視ユニット６００、当該取引ポート１０６及び当該接続ポート１０８は、１つのクラウドサーバ１００に統合することが可能である。ここでいうクラウドサーバ１００とは、単一の物理コンピュータサーバとしてもよいし、複数の物理コンピュータサーバを組み合わせて形成される大型システムとしてもよい。本実施例では、単一の物理コンピュータサーバの場合を例示して説明する。
また、物理コンピュータサーバ自体に演算処理機能が備わっている。実務上、当該クライアント２０１はコンピュータとしてもよいし、スマートフォンとしてもよい。また、クライアント２０１が当該接続ポート１０８に接続されると、実務上、サービス制御インターフェース２０３が備わって当該クライアント２０１により操作されるようになる。このサービス制御インターフェース２０３は、本システムの一部とすればよい。即ち、本システム１０が更に当該サービス制御インターフェース２０３を含む。当該クライアント２０１が当該接続ポート１０８に接続されると、当該サービス制御インターフェース２０３は、当該接続ポート１０８を介して当該クライアント２０１に提供されて起動する。例えば、当該サービス制御インターフェース２０３は、ウェブページ形式で当該クライアント２０１に表示される。
また、その他の実施形態の場合、当該サービス制御インターフェース２０３は、プログラムとして当該クライアント２０１に直接インストールしておき、当該接続ポート１０８への接続後に表示するようにしてもよい。この場合、当該サービス制御インターフェース２０３は当該クライアント２０１にインストールされたプログラムとなり、本システムには含まれない。当該サービス制御インターフェース２０３は、当該クライアント２０１による選択購入のために、当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００について購入選択項目を提示する。且つ、当該サービス制御インターフェース２０３は、当該第三者の取引プラットフォーム７０２に接続するためのリンクを提示する。そのため、クライアント２０１は、購入選択項目を決定して料金を支払おうとする場合、当該リンクを選択して当該第三者の取引プラットフォーム７０２に接続し、料金を支払えばよい。
【００２０】
当該監視ユニット６００は、当該取引ポート１０６を介して当該第三者の取引プラットフォーム７０２から伝送された取引情報７０３を受信する。そして、当該取引情報７０３に基づいて、当該クライアント２０１が当該接続ポート１０８を介し、当該蓄積ユニット１０３から、当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００の３つのうち少なくとも１つをダウンロードすることを許容する。
【００２１】
図２に示すように、当該第１実施例では、取引実施時の取引方法として以下のステップを含む。
【００２２】
Ｓ１：当該クライアント２０１が、クラウド経由で当該接続ポート１０８に接続される。
【００２３】
Ｓ２：当該クライアント２０１が、当該サービス制御インターフェース２０３を介して、購入を希望する当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００の３つのうち少なくとも１つを選択する。なお、以下では、当該クライアント２０１が上記３つの全てを選択する場合を例示して説明する。
【００２４】
Ｓ３：当該クライアント２０１が、当該第三者の取引プラットフォーム７０２に対し、当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００の３つの購入費用を支払い、当該第三者の取引プラットフォーム７０２が取引情報７０３を当該監視ユニット６００に送信する。当該監視ユニット６００は当該取引情報７０３に基づいて、当該クライアント２０１のダウンロード権限を開放する。
【００２５】
Ｓ４：当該監視ユニット６００の監視下において、当該クライアント２０１は、自身が購入した当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００を当該接続ポート１０８を介してダウンロードする。
【００２６】
上記のステップが完了すると、クライアント２０１は、当該監視ユニット６００の監視下において購入対象のダウンロードを終える。上記の事前トレーニングモデル３００と複数のトレーニング済みモデル４００の精度を変えているのは、主として、クライアント２０１がダウンロード後に、異なるトレーニングプログラムでトレーニングして得られるトレーニングモデルについて精度の差を把握できるようにし、更にこの差に基づいて、より正確なトレーニングプログラムを開発し、トレーニングモデルの精度を向上させるべきか否かを決定可能とするためである。
以上から明らかなように、本発明は、膨大なイメージング医療デジタルデータベースを提供して使用者による応用を可能とするだけでなく、トレーニング済みの事前トレーニングモデル３００を提供するとともに、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４を提供することで、使用者に当該複数のトレーニング済みモデル４００を取得させる。そして、トレーニングモデル別の精度の差、及び、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４におけるニューラルネットワークの機械学習及びディープラーニングの機能差を利用して、トレーニングモデルの精度向上を可能とする。また、第１トレーニングプログラム１０４が１つのみの場合には、複数の第１トレーニングプログラム１０４間の違いは問題とならず、１つの第１トレーニングプログラム１０４のみでトレーニングされたトレーニング済みモデル４００にも同様に、複数のトレーニング済みモデル４００間の精度の差は存在しない。このような場合には、当該トレーニング済みモデル４００の精度と当該事前トレーニングモデル３００の精度との差を比較するだけとなる。
【００２７】
また、補足として、図３に示すように、当該蓄積ユニット１０３、当該監視ユニット６００、当該取引ポート１０６及び当該接続ポート１０８が、複数の物理コンピュータサーバ１００１を組み合わせて形成されるシステムに統合される場合には、当該蓄積ユニット１０３もまた、複数の物理コンピュータサーバ１００１における蓄積デバイス１０３１を組み合わせて形成される。この場合には、当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００を、いずれかの物理コンピュータサーバ１００１の蓄積デバイス１０３１に蓄積するとともに、当該物理コンピュータサーバ１００１にのみ当該取引ポート１０６及び当該接続ポート１０８を設ければよい。
一方、当該複数のデジタルデータ１０１については、当該組み合わせて形成されるシステムにおけるその他の物理コンピュータサーバ１００１の蓄積デバイス１０３１に蓄積する。この場合、同様に蓄積効果を得ることが可能であるとともに、当該複数のデジタルデータ１０１を、当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００と同一の蓄積デバイス１０３１内に蓄積することなく、分離することが可能となる。これにより、使用者は、当該事前トレーニングモデル３００、当該複数の第１トレーニングプログラム１０４及び当該複数のトレーニング済みモデル４００のみをダウンロード可能となり、当該複数のデジタルデータ１０１をダウンロードする機会がなくなるため、当該複数のデジタルデータを保護するとの効果が別途得られる。
【００２８】
図４〜図５を参照する。本発明における第２の好ましい実施例で提供する監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム１０’は、上記の第１実施例と概ね同様であるが、以下の点において異なる。
【００２９】
当該第２実施例において、当該クライアント２０１’は、当該接続ポート１０８’を介して、ニューラルネットワークの第２トレーニングプログラム５０３’をアップロードする。当該監視ユニット６００’は、当該第２トレーニングプログラム５０３’を当該蓄積ユニット１０３’に蓄積するよう出力する。当該クラウドサーバ１００’は、当該第２トレーニングプログラム５０３’により当該複数のデジタルデータ１０１’をトレーニングして改良トレーニングモデル５００’を生成し、当該改良トレーニングモデル５００’を当該蓄積ユニット１０３’に蓄積する。当該クラウドサーバ１００’は、処理演算能力を有する物理コンピュータサーバから構成されるため、上記のトレーニング挙動を実行可能である。
当該第２トレーニングプログラム５０３’は、当該クライアント２０１’により当該クラウドサーバ１００’にアップロードされるため、当該クラウドサーバ１００’は、当該クライアント２０１’による当該改良トレーニングモデル５００’のダウンロードを許容する。即ち、当該取引情報７０３’が存在しない条件下において、当該監視ユニット６００’は、当該クライアント２０１’が当該接続ポート１０８’を介し、当該蓄積ユニット１０３’から、当該第２トレーニングプログラム５０３’によりトレーニングされた当該改良トレーニングモデル５００’をダウンロードすることのみを許容する。
【００３０】
当該第２実施例のシステム１０’は、取引実施時において、取引方法として上記のステップＳ１〜Ｓ４以外に、更に、ステップＳｎを含んでもよい。当該ステップＳｎでは、当該クライアント２０１’が、当該接続ポート１０８’を介して当該第２トレーニングプログラム５０３’をアップロードする。当該監視ユニット６００’は、当該第２トレーニングプログラム５０３’を当該蓄積ユニット１０３’に蓄積するよう出力する。当該クラウドサーバ１００’は、当該第２トレーニングプログラム５０３’により当該複数のデジタルデータ１０１’をトレーニングして改良トレーニングモデル５００’を生成し、当該改良トレーニングモデル５００’を当該蓄積ユニット１０３’に蓄積する。当該ステップＳｎは、ステップＳ１の後であればよく、Ｓ２〜Ｓ４の前又は後又はこれらの間であればよい。図５では、ＳｎがＳ４の後の場合を例示している。
【００３１】
上記から明らかなように、当該第２実施例では、クライアント２０１’が監視下において購入対象のダウンロードを完了し、取得したいトレーニングモデルを取得して精度の差を把握できるだけでなく、クライアント２０１’自身が良いと考える当該第２トレーニングプログラム５０３’を自主的にアップロードして、当該第２トレーニングプログラム５０３’により当該改良トレーニングモデル５００’をトレーニングすることも可能である。これにより、使用者は、当該複数のデジタルデータ１０１’を自由に利用してより良好なトレーニングプログラムを更に発展させることが可能なため、トレーニングモデルの精度がいっそう大きく向上する。
【００３２】
当該第２実施例のその他の技術的特徴及び達成可能な効果については上記の第１実施例とほぼ同様であるため、ここでは改めて詳述しない。
【００３３】
本発明における当該複数のデジタルデータ１０１は、中国医学大学付属病院により収集された医療画像データであり、中国医薬大学付属病院研究倫理委員会（Ｃｈｉｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ＆  Ｈｏｓｐｉｔａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｅｔｈｉｃｓ  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）により認可された臨床試験計画である。
【００３４】
上記で列挙した本発明の実施例は説明のためのものにすぎず、本案をこれに制限するとの意図ではない。即ち、添付の特許請求の範囲に基づき実施される各種の設計変更は、いずれも本案の特許請求の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００３５】
１０  監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム
１００  クラウドサーバ
１００１  物理コンピュータサーバ
１０１  デジタルデータ
１０３  蓄積ユニット
１０３１  蓄積デバイス
１０４  第１トレーニングプログラム
１０６  取引ポート
１０８  接続ポート
２０１  クライアント
２０３  サービス制御インターフェース
３００  事前トレーニングモデル
４００  トレーニング済みモデル
６００  監視ユニット
７０２  第三者の取引プラットフォーム
７０３  取引情報
１０’  監視状態下でニューラルネットワーク・トレーニングモデルを提供するクラウド取引システム
１００’  クラウドサーバ
１０１’  デジタルデータ
１０３’  蓄積ユニット
１０８’  接続ポート
２０１’  クライアント
５００’  改良トレーニングモデル
５０３’  第２トレーニングプログラム
６００’  監視ユニット
７０３’  取引情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
2020184289.tif 000005
【図４】
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【図５】
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