(57)【要約】  本発明のモデル生成装置１００は、登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部１２１と、選択したモデルに学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部１２２と、選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部１２３と、を備える。
2020184070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを選択し、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成し、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成方法。
【請求項２】
請求項１に記載のモデル生成方法であって、
選択したモデルに関連付けて登録されているモデルが存在する場合に、当該関連付けて登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを新たに選択し、
新たに選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行ってさらに新たなモデルを生成し、
新たに選択したモデルにさらに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、前記学習用データに付与されているラベルと、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果のラベルと、に基づいてモデルを選択する、
モデル生成方法。
【請求項４】
請求項３に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、同一のラベルが付与された前記学習用データを登録されているモデルに入力したときの出力結果である当該モデルにおけるラベルが、同一となる当該モデルを選択する、
モデル生成方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果である当該モデルにおけるラベルの数が、より少ない当該モデルを選択する、
モデル生成方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデル間の関連付け状況を表示出力する、
モデル生成方法。
【請求項７】
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を備えたモデル生成装置。
【請求項８】
請求項７に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、選択したモデルに関連付けて登録されているモデルが存在する場合に、当該関連付けて登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを新たに選択し、
前記学習部は、新たに選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行ってさらに新たなモデルを生成し、
前記登録部は、新たに選択したモデルにさらに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、登録されているモデルを選択する際に、前記学習用データに付与されているラベルと、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果のラベルと、に基づいてモデルを選択する、
モデル生成装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、登録されているモデルを選択する際に、同一のラベルが付与された前記学習用データを登録されているモデルに入力したときの出力結果である当該モデルにおけるラベルが、同一となる当該モデルを選択する、
モデル生成装置。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、登録されているモデルを選択する際に、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果である当該モデルにおけるラベルの数が、より少ない当該モデルを選択する、
モデル生成装置。
【請求項１２】
請求項７乃至１１のいずれかに記載のモデル生成装置であって、
前記登録部は、登録されているモデル間の関連付け状況を表示出力する、
モデル生成装置。
【請求項１３】
情報処理装置に、
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を実現させるためのプログラムを記憶したコンピュータにて読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル生成方法、モデル生成装置、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な分野において、大量のデータを機械学習することによって予測モデルを生成し、かかる予測モデルを用いて、種々の事象を自動的に判断することが行われている。例えば、生成される予測モデルとしては、製造現場において製品の画像から正常品であるか不良品であるかを判断するためのモデルや、部品の画像から部品の種類の分類を行うためのモデルなどがある。また、画像を用いたモデルに限らず、音声・テキスト・数値データなど様々なデータを機械学習することでモデルを生成することもある。【０００３】
一方で、機械学習することによって精度のよい予測モデルを作成するためには、大量のデータを長時間学習させる必要がある。ところが、時間やデータ量の制約がある場合もあり、その場合には、事前に大量のデータを学習して作成した予測モデルを使用して、新たなモデルを作る転移学習という手法がある。このように、事前に用意されたベースとなる予測モデルを使用することで、短時間かつ少量のデータで、精度のよい予測モデルを作成することができる。なお、転移学習の一例が特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１８−５２５７３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したような転移学習にて予測モデルを作成する場合には、以下のような問題が生じる。まず、転移学習では、既存のモデルを使用するため、対象となるモデルが多数存在する場合には、その中から解きたい課題に適したモデルを探すことに手間がかかる、という問題がある。例えば、適切なモデルを選択できていない場合には、逆に学習が遅くなるなどの不都合が生じる。また、転移学習で作ったモデルの管理が複雑になり、さらにこれらを利用する際に適したモデルを探すことが困難となる。【０００６】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、転移学習にて適切なモデルを選択することが困難である、ということを解決することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一形態であるモデル生成方法は、
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを選択し、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成し、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
という構成をとる。【０００８】
また、本発明の一形態であるモデル生成装置は、
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を備えた、
という構成をとる。【０００９】
また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を実現させる、
という構成をとる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、以上のように構成されることにより、転移学習にて適切なモデルを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態１におけるモデル生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に開示したモデル生成装置による処理の様子を示す図である。
【図３】図１に開示したモデル生成装置による処理の様子を示す図である。
【図４】図１に開示したモデル生成装置による処理の様子を示す図である。
【図５】図１に開示したモデル生成装置による処理の様子を示す図である。
【図６】図１に開示したモデル生成装置による処理の様子を示す図である。
【図７】図１に開示したモデル生成装置による処理の様子を示す図である。
【図８】図１に開示したモデル生成装置による処理の様子を示す図である。
【図９】図１に開示したモデル生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図１に開示したモデル生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１に開示したモデル生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態２におけるモデル生成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の実施形態２におけるモデル生成装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の実施形態２におけるモデル生成装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１１を参照して説明する。図１は、モデル生成装置の構成を説明するための図であり、図２乃至図１１は、モデル生成装置の処理動作を説明するための図である。
【００１３】
［構成］
本発明におけるモデル生成装置１０は、予め用意された学習データを用いて機械学習することにより、ある入力に対する予測した出力値を出力するモデルを生成するための装置である。特に、本発明では、モデル生成装置１０は、予めいくつかのモデルを記憶しておき、かかるモデルを利用して機械学習を行って新たなモデルを生成するという転移学習を行う機能を有する。例えば、モデル生成装置１０は、製造現場において製品の画像から正常品であるか不良品であるかを判断するためのモデルや、部品の画像から部品の種類の分類を行うためのモデルを生成する。但し、モデル生成装置１０において生成するモデルは、いかなるモデルであってもよく、モデルを機械学習するために用いられるデータは、音声・テキスト・数値データなどいかなるデータであってもよい。
【００１４】
上記モデル生成装置１０は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。そして、モデル生成装置１０は、図１に示すように、演算装置がプログラムを実行することで構築された、選択部１１、学習部１２、登録部１３、を備える。また、モデル生成装置１０は、記憶装置に形成された、学習データ記憶部１６、モデル記憶部１７、を備える。以下、各構成について詳述する。
【００１５】
上記学習データ記憶部１６は、モデルを生成する対象となる学習データ（学習用データ）を記憶している。学習データは、例えば、撮影された画像データや計測された計測データなど、機械学習によりモデルを作成するために当該モデルに入力されるデータである。そして、学習データには、当該学習データの正解を表す教師信号となるラベルが付与されている。例えば、本実施形態では、学習データのラベルとして、図８に示すように、２つのラベル｛Ａ，Ｂ｝が付与されていることとする。
【００１６】
上記モデル記憶部１７は、予め用意され登録されたモデルや、後述するように新たに生成され登録されたモデルといった複数のモデルデータを記憶している。具体的に、モデル記憶部１７は、図２に示すように、予め用意されたモデルとしてベースモデル１を記憶しており、さらに、後述するようにベースモデル１を転移元として利用して新たに生成された転移先のモデルである子モデル１ａも記憶している。このとき、ベースモデル１と、このベースモデル１を転移元として生成された子モデル１ａと、を関連付けて記憶しており、特に、転移元と転移先との関係つまり親子関係がわかるように記憶している。このため、後述するようにモデル間の関連付け状況を表示する場合には、図２に示すように、ベースモデル１から子モデル１ａである転移先に向かう矢印図形にて表示される。また、モデル記憶部１７は、子モデル１ａが転移元となりさらに新たに生成されたモデル、つまり、子モデル１ａのさらに子モデル１ａａも記憶しており、そのさらに子モデル１ａａａというように、何世代にもわたってモデルを記憶している。このときも上述同様に、モデル間の転移元と転移先との関係つまり親子関係がわかるように記憶している。
【００１７】
そして、モデル記憶部１７は、複数のベースモデル１，２，３について、上述同様にモデルデータを記憶している。つまり、ベースモデル毎に、当該ベースモデルを転移元として派生した各子モデルを記憶し、これらモデル間の親子関係も記憶している。なお、図２の例では、ベースモデルを３つしか図示していないが、ベースモデルはいくつ登録されていてもよい。また、登録される子モデルの世代も、図２に示す数に限定されない。
【００１８】
上記選択部１１は、モデル記憶部１７に記憶されているモデルデータの中から１つのモデルデータを転移元として選択する。このとき、選択部１１は、学習データをモデルに入力し、当該モデルの出力結果を調べ、学習データのラベルに対応して出力しているかといった観点からモデルを評価する。具体的には、以下のようにしてモデルデータを選択する。
【００１９】
まず、選択部１１は、モデル記憶部１７から全てのベースモデル１，２，３を読み込む。そして、選択部１１は、学習データ記憶部１６から学習データを読み込み、当該学習データを各ベースモデル１，２，３に入力して、当該各ベースモデル１，２，３からの出力結果を集計する。ここで、各ベースモデル１，２，３の出力層は、図８に示すように、｛ｖ，ｗ，ｘ，ｙ，ｚ｝の６つのラベルのいずれかで出力するものであることとする。また、入力する学習データは、図８に示すように、２つのラベル｛Ａ（○），Ｂ（●）｝が付与されていることとする。このような状況において、各ベースモデル１，２，３にそれぞれ学習データを入力した場合に、図８に示すような出力結果であるとする。この場合、モデルを評価する基準として、下記の２つの視点で評価する。
（１）異なるラベルの学習データが、モデルの出力結果において同じラベルにならない。つまり、同一ラベルの学習データが、同一ラベルの出力結果に集まる。
（２）モデルの出力結果のラベルが、より少ない。
【００２０】
上記（１）については、図８の例では、各ラベル｛Ａ（○），Ｂ（●）｝の学習データがそれぞれ出力｛ｖ，ｙ｝に属しているベースモデル２が満たしていると考えられる。また、上記（２）については、図８の例では、モデルの出力｛ｖ，ｙ｝の２つのラベルのみとなっているベースモデル２が満たしていると考えられる。かかる評価結果から、選択部１１は、ベースモデル１，２，３のうち、図３に示すようなベースモデル２を選択する。
【００２１】
また、選択部１１は、ベースモデル２を選択した後に、図３に示すように、かかるベースモデル２に関連付けられた子モデルが何世代かにわたって存在する場合には、これら子モデルも含めて１つのモデルを最終的に選択する。つまり、選択したベースモデル２に関連付けられた子モデルの探索を行う。
【００２２】
具体的に、選択部１１は、まず、モデル記憶部１７から、図３に示すような選択したベースモデル２の情報を読み込む。また、選択部１１は、学習データ記憶部１６から学習データを読み込む。そして、選択部１１は、選択したベースモデル２の情報から、当該ベースモデル２に関連付けられた子モデルが存在しているか否かを確認する。このとき、図４の範囲Ｒ１に示すように、選択したベースモデル２に関連付けられた子モデル２ａ，２ｂ，２ｃが存在する場合には、選択部１１は、これら子モデル２ａ，２ｂ，２ｃの評価を行い、ベースモデル２より良い移転元となるモデルが存在しないか否かを調べる。なお、子モデル２ａ，２ｂ，２ｃの評価は、上述した各ベースモデル１，２，３を評価したときと同様に、各子モデル２ａ，２ｂ，２ｃに学習データを入力して、学習データのラベルと各子モデル２ａ，２ｂ，２ｃ出力結果のラベルとに基づいて行う。ここでは、例えば、図４に示すように子モデル２ａがベースモデル２よりもよい評価となり、かかる子モデル２ａを選択したこととする。
【００２３】
そして、選択部１１は、上述したように子モデル２ａを選択し、この子モデル２ａの下位に図５に示すように子モデル２ａａ，２ａｂ，２ａｃが関連付けられている場合には、上述同様に、これら子モデルの評価を行う。また、かかる評価により、仮に子モデル２ａａが選択されると、さらに下位の子モデル２ａａａ，２ａａｂの評価を行う。つまり、この例では、図５の範囲Ｒ２に示す子モデルを探索することとなる。このようにして、選択部１１は、最初に選択したベースモデル２及び当該ベースモデル２に関連付けられた子モデルを含めて評価し、１つのモデルを最終的に選択する。ここでは、例えば、図６に示すように、ベースモデル２から２世代にわたって転移した子モデル２ａｂを選択したとする。
【００２４】
なお、選択部１１は、最初に選択したベースモデル２に関連付けられた子モデルが存在しない場合には、ベースモデル２を転移元のモデルとして決定する。また、上述したように、ある子モデルを選択した後も同様に、さらに下位に関連付けられた子モデルが存在しない場合には、選択した子モデルを転移元のモデルとして決定する。
【００２５】
上記学習部１２は、転移元として決定したモデルをモデル記憶部１７から読み込む。また、学習部１２は、学習データ記憶部１６から学習データを読み込む。そして、学習部１２は、学習データを転移元として決定したモデルに入力して機械学習を実行して、新たなモデルを生成する。例えば、学習部１２は、転移元として決定した既存のモデルを使用した、いわゆる転移学習やファインチューニングを行う。ここでは、図７に示すように、モデル２ａｂを転移元として、学習データに対応するモデル２ａｂａを新たに生成したとする。
【００２６】
上記登録部１３は、新たに生成したモデル２ａｂａの情報を、モデル記憶部１７に記憶する。このとき、登録部１３は、図７に示すように、生成したモデル２ａｂａを、転移元のモデル２ａｂの下位に関連付けて登録する。なお、図７に示すように登録された新たに生成されたモデルａｂａは、以後のモデル生成の際に、上述同様に転移元のモデルの候補となる。
【００２７】
また、登録部１３は、上述したモデルの選択時や学習時、さらにはユーザからの要求に応じて、モデル記憶部１７に記憶されているモデルデータを表示装置２０に表示するよう出力する。このとき、登録部１３は、モデル間の関連付け状況がわかるよう表示する。例えば、ベースモデル２のモデルデータを出力する場合には、図７に示すように、モデル間の転移元と転移先との関係つまり親子関係がわかるように、転移元と転移先とを矢印図形で連結した図形を表示するよう出力する。
【００２８】
［動作］
次に、上述したモデル生成装置１０の動作を、主に図９乃至図１１のフローチャートを参照して説明する。まず、図９のフローチャートを参照して、ベースモデルを選択するときの動作を説明する。
【００２９】
まず、モデル生成装置１０は、モデル記憶部１７から既存のすべてのベースモデルを読み込む（ステップＳ１）。また、モデル生成装置１０は、学習データ記憶部１６からラベル付きの学習データを読み込む（ステップＳ２）。
【００３０】
そして、モデル生成装置１０は、読み込んだ学習データを、読み込んだ各ベースモデルで予測し、その結果を集計して、各ベースモデルを評価する（ステップＳ３）。ここでは、学習データのラベルをより良く分離できているか、といった観点でベースモデルを評価する。このため、上述したように、例えば２つのラベル｛Ａ，Ｂ｝が付与されている学習データを入力した出力結果が、図８に示すような状況である場合には、図３に示すようなベースモデル２を選択する（ステップＳ４）。
【００３１】
次に、図１０のフローチャートを参照して、子モデルを探索するときの動作を説明する。ここでは、選択したベースモデルの配下に既に作成済みの転移学習モデルがあった場合に、その中からベースモデルを含めて最良のモデルを選択する。
【００３２】
まず、モデル生成装置１０は、上述したように選択したベースモデルのモデルデータをモデル記憶部１７から読み込む（ステップＳ１１）。例えば、ベースモデル２を選択した場合には、図３に示すようなベースモデル２のモデルデータを読み込む。また、モデル生成装置１０は、学習データ記憶部１６からラベル付きの学習データを読み込む（ステップＳ１２）。
【００３３】
続いて、モデル生成装置１０は、選択されたベースモデル２について、当該ベースモデル２を転移元として作成したモデル（子モデル）が存在するかを確認する（ステップＳ１３）。このとき、ベースモデル２に子モデルが存在しない場合には（ステップＳ１３でＮｏ）、さらなるモデルの探索は行わず、ベースモデル２を転移元のモデルとして決定する（ステップＳ１５）。一方、ベースモデル２に子モデルが存在する場合には（ステップＳ１３でＹｅｓ）、子モデルの中にベースモデルより良い転移元が存在しないか評価を行う（ステップＳ１４）。ここで、子モデルの評価は、各子モデルに学習データを入力して、その出力結果に基づいて行う。例えば、子モデルの評価は、上述したベースモデルの評価と同様の方法で行ってもよいが、いかなる方法で行ってもよい。
【００３４】
モデル生成装置１０は、子モデルのさらに下位のモデルが存在しなくなるまで、すべてのモデルを評価し、最良のモデルを転移元のモデルとして選択する（ステップＳ１５）。例えば、図６に示すように、ベースモデル２から２世代にわたって転移した子モデル２ａｂを選択する。
【００３５】
次に、図１１のフローチャートを参照して、選択した転移元のモデルを使用して転移学習による学習を実行するときの動作を説明する。まず、モデル生成装置１０は、上述したように選択したモデルのモデルデータをモデル記憶部１７から読み込む（ステップＳ２１）。ここでは、例えば、ベースモデル２を選択した場合には、図６に示すように、モデル２ａｂのモデルデータを読み込む。また、モデル生成装置１０は、学習データ記憶部１６からラベル付きの学習データを読み込む（ステップＳ２２）。
【００３６】
続いて、モデル生成装置１０は、読み込んだモデル２ａｂを転移元のモデルとして、ラベル付き学習データの転移学習を実行する（ステップＳ２３）。モデル生成装置１０は、学習の結果、新たなモデルを生成し、かかる新たなモデルの情報をモデル記憶部１７に記憶する（ステップＳ２４）。このとき、モデル生成装置１０は、新たに生成したモデルを、転移元のモデルの子モデルとして、かかる転移元のモデルの下位に関連付けてモデル記憶部１７に記憶する。例えば、図７に示すように、新たに生成したモデル２ａｂａを、転移元であるモデル２ａｂの下位に関連付けて記憶する。
【００３７】
なお、モデル生成装置１０は、モデル記憶部１７に記憶している図３乃至図７に示すようなモデル間の関連付け状況がわかるよう情報を、上述したモデルの選択時や学習時、さらにはユーザからの要求に応じて、表示装置２０に表示するよう出力することができる。
【００３８】
以上のように、本発明では、まず、登録されているモデルに対して学習用データを入力し、モデルからの出力結果に基づいて当該モデルを選択する。そして、選択したモデルに学習用データを入力して機械学習を行い、新たなモデルを生成する。さらに、選択したモデルと新たに生成したモデルを関連付けて登録する。これにより、登録されているモデルの中から学習用データの特性に応じてモデルを選択でき、かかるモデルを利用して機械学習して新たなモデルを生成することができる。このため、転移学習にて学習用データに適切なモデルを選択することができる。また、転移学習に利用した元となるモデルと、転移学習して新たに生成したモデルとを関連付けて登録しておくことで、関連付けられて登録されたモデルの中から、転移するモデルを選択できる。その結果、転移学習にてさらに適切なモデルを選択することが可能である。
【００３９】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図１２乃至図１４を参照して説明する。図１２乃至図１３は、実施形態２におけるモデル生成装置の構成を示すブロック図であり、図１４は、モデル生成装置の動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、実施形態１で説明したモデル生成装置及びモデル生成装置による処理方法の構成の概略を示している。
【００４０】
まず、図１２を参照して、本実施形態におけるモデル生成装置１００のハードウェア構成を説明する。モデル生成装置１００は、一般的な情報処理装置にて構成されており、一例として、以下のようなハードウェア構成を装備している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ１０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群１０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
【００４１】
そして、モデル生成装置１００は、プログラム群１０４をＣＰＵ１０１が取得して当該ＣＰＵ１０１が実行することで、図１３に示す選択部１２１と学習部１２２と登録部１２３とを構築して装備することができる。なお、プログラム群１０４は、例えば、予め記憶装置１０５やＲＯＭ１０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１０１がＲＡＭ１０３にロードして実行する。また、プログラム群１０４は、通信ネットワーク１１１を介してＣＰＵ１０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体１１０に格納されており、ドライブ装置１０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ１０１に供給してもよい。但し、上述した選択部１２１と学習部１２２と登録部１２３とは、電子回路で構築されるものであってもよい。
【００４２】
なお、図１２は、モデル生成装置１００である情報処理装置のハードウェア構成の一例を示しており、情報処理装置のハードウェア構成は上述した場合に例示されない。例えば、情報処理装置は、ドライブ装置１０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。
【００４３】
そして、モデル生成装置１００は、上述したようにプログラムによって構築された選択部１２１と学習部１２２と登録部１２３との機能により、図１４のフローチャートに示すモデル生成方法を実行する。
【００４４】
図１４に示すように、モデル生成装置１００は、
登録されているモデルに学習用データを入力し（ステップＳ１０１）、その出力結果に基づいてモデルを選択し（ステップＳ１０２）、
選択したモデルに学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成し（ステップＳ１０３）、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する（ステップＳ１０４）。
【００４５】
本発明は、以上のように構成されることにより、登録されているモデルの中から学習用データの特性に応じてモデルを選択でき、かかるモデルを利用して機械学習して新たなモデルを生成することができる。このため、転移学習にて学習用データに適切なモデルを選択することができる。また、転移学習に利用した元となるモデルと、転移学習して新たに生成したモデルとを関連付けて登録しておくことで、関連付けられて登録されたモデルの中から、転移するモデルを選択できる。その結果、転移学習にてさらに適切なモデルを選択することが可能である。
【００４６】
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００４７】
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００４８】
なお、本発明は、日本国にて２０１９年３月１３日に特許出願された特願２０１９−０４６３６５の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【００４９】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明におけるモデル生成方法、モデル生成装置、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
（付記１）
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを選択し、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成し、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成方法。
（付記２）
付記１に記載のモデル生成方法であって、
選択したモデルに関連付けて登録されているモデルが存在する場合に、当該関連付けて登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを新たに選択し、
新たに選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行ってさらに新たなモデルを生成し、
新たに選択したモデルにさらに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成方法。
（付記３）
付記１又は２に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、前記学習用データに付与されているラベルと、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果のラベルと、に基づいてモデルを選択する、
モデル生成方法。
（付記４）
付記３に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、同一のラベルが付与された前記学習用データを登録されているモデルに入力したときの出力結果である当該モデルにおけるラベルが、同一となる当該モデルを選択する、
モデル生成方法。
（付記５）
付記３又は４に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果である当該モデルにおけるラベルの数が、より少ない当該モデルを選択する、
モデル生成方法。
（付記６）
付記１乃至５のいずれかに記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデル間の関連付け状況を表示出力する、
モデル生成方法。
（付記７）
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を備えたモデル生成装置。
（付記７．１）
付記７に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、選択したモデルに関連付けて登録されているモデルが存在する場合に、当該関連付けて登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを新たに選択し、
前記学習部は、新たに選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行ってさらに新たなモデルを生成し、
前記登録部は、新たに選択したモデルにさらに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成装置。
（付記７．２）
付記７又は７．１に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、登録されているモデルを選択する際に、前記学習用データに付与されているラベルと、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果のラベルと、に基づいてモデルを選択する、
モデル生成装置。
（付記７．３）
付記７．２に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、登録されているモデルを選択する際に、同一のラベルが付与された前記学習用データを登録されているモデルに入力したときの出力結果である当該モデルにおけるラベルが、同一となる当該モデルを選択する、
モデル生成装置。
（付記７．４）
付記７．２又は７．３に記載のモデル生成装置であって、
前記選択部は、登録されているモデルを選択する際に、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果である当該モデルにおけるラベルの数が、より少ない当該モデルを選択する、
モデル生成装置。
（付記７．５）
付記７乃至７．４のいずれかに記載のモデル生成装置であって、
前記登録部は、登録されているモデル間の関連付け状況を表示出力する、
モデル生成装置。
（付記８）
情報処理装置に、
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００５０】
１０  モデル生成装置
１１  選択部
１２  学習部
１３  登録部
１６  学習データ記憶部
１７  モデル記憶部
１００  モデル生成装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  プログラム群
１０５  記憶装置
１０６  ドライブ装置
１０７  通信インタフェース
１０８  入出力インタフェース
１０９  バス
１１０  記憶媒体
１１１  通信ネットワーク
１２１  選択部
１２２  学習部
１２３  登録部
【図１】
2020184070.tif 000003
【図２】
2020184070.tif 000004
【図３】
2020184070.tif 000005
【図４】
2020184070.tif 000006
【図５】
2020184070.tif 000007
【図６】
2020184070.tif 000008
【図７】
2020184070.tif 000009
【図８】
2020184070.tif 000010
【図９】
2020184070.tif 000011
【図１０】
2020184070.tif 000012
【図１１】
2020184070.tif 000013
【図１２】
2020184070.tif 000014
【図１３】
2020184070.tif 000015
【図１４】
2020184070.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】令和3年7月27日(2021.7.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを選択し、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成し、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成方法。
【請求項２】
請求項１に記載のモデル生成方法であって、
選択したモデルに関連付けて登録されているモデルが存在する場合に、当該関連付けて登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果に基づいてモデルを新たに選択し、
新たに選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行ってさらに新たなモデルを生成し、
新たに選択したモデルにさらに新たに生成したモデルを関連付けて登録する、
モデル生成方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、前記学習用データに付与されているラベルと、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果のラベルと、に基づいてモデルを選択する、
モデル生成方法。
【請求項４】
請求項３に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、同一のラベルが付与された前記学習用データを登録されているモデルに入力したときの出力結果である当該モデルにおけるラベルが、同一となる当該モデルを選択する、
モデル生成方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデルを選択する際に、登録されているモデルに前記学習用データを入力した出力結果である当該モデルにおけるラベルの数が、より少ない当該モデルを選択する、
モデル生成方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載のモデル生成方法であって、
登録されているモデル間の関連付け状況を表示出力する、
モデル生成方法。
【請求項７】
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を備えたモデル生成装置。
【請求項８】
情報処理装置に、
登録されているモデルに学習用データを入力した出力結果に基づいて当該モデルを選択する選択部と、
選択したモデルに前記学習用データを入力して機械学習を行って新たなモデルを生成する学習部と、
選択したモデルに新たに生成したモデルを関連付けて登録する登録部と、
を実現させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2020184070.tif 000017
2020184070.tif 000018
2020184070.tif 000019
2020184070.tif 000020