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公開番号2024176843
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-19
出願番号2023095673
出願日2023-06-09
発明の名称ノイズ除去付き予測装置、ノイズ除去付き予測方法、及びプログラム
出願人富士電機株式会社
代理人個人,個人
主分類G06N 3/0455 20230101AFI20241212BHJP(計算;計数)
要約【課題】予測モデルに入力される説明変数に存在するノイズを除去できる技術を提供すること。
【解決手段】本開示の一態様によるノイズ除去付き予測装置は、1つ以上の説明変数と目的変数とで構成されるデータを取得する第1のデータ取得部と、前記データに含まれる1つ以上の説明変数のうちの少なくとも一部の説明変数の値に対してノイズを付与して学習用データを作成する学習用データ作成部と、前記データを教師データとして、前記学習用データに含まれる1つ以上の説明変数の値を少なくとも入力とするデノイジングオートエンコーダを学習する学習部と、前記1つ以上の説明変数で構成される予測対象データを取得する第2のデータ取得部と、前記学習後のデノイジングオートエンコーダにより前記予測対象データに含まれる1つ以上の説明変数の値からノイズを除去するノイズ除去部と、前記ノイズ除去後の予測対象データを用いて、予測モデルにより、前記目的変数の値を予測する予測部と、を有する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
１つ以上の説明変数と目的変数とで構成されるデータを取得する第１のデータ取得部と、
前記データに含まれる１つ以上の説明変数のうちの少なくとも一部の説明変数の値に対してノイズを付与して学習用データを作成する学習用データ作成部と、
前記データを教師データとして、前記学習用データに含まれる１つ以上の説明変数の値を少なくとも入力とするデノイジングオートエンコーダを学習する学習部と、
前記１つ以上の説明変数で構成される予測対象データを取得する第２のデータ取得部と、
前記学習後のデノイジングオートエンコーダにより前記予測対象データに含まれる１つ以上の説明変数の値からノイズを除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ除去後の予測対象データを用いて、予測モデルにより、前記目的変数の値を予測する予測部と、
を有するノイズ除去付き予測装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記デノイジングオートエンコーダは、
前記１つ以上の説明変数の値と、前記目的変数と相関がある変数を表すダミー目的変数の値とを入力とする、請求項１に記載のノイズ除去付き予測装置。
【請求項３】
前記ダミー目的変数は、
前記１つ以上の説明変数のうちのいずれかの説明変数、又は、前記１つ以上の説明変数の値を入力として前記目的変数の値を予測するモデルの予測値を表す変数、である、請求項２に記載のノイズ除去付き予測装置。
【請求項４】
前記モデルは、物理モデル、単回帰モデル、重回帰モデル、所定の予測アルゴリズムで実現されるモデルのいずれかである、請求項３に記載のノイズ除去付き予測装置。
【請求項５】
１つ以上の説明変数と目的変数とで構成されるデータを取得する第１のデータ取得手順と、
前記データに含まれる１つ以上の説明変数のうちの少なくとも一部の説明変数の値に対してノイズを付与して学習用データを作成する学習用データ作成手順と、
前記データを教師データとして、前記学習用データに含まれる１つ以上の説明変数の値を少なくとも入力とするデノイジングオートエンコーダを学習する学習手順と、
前記１つ以上の説明変数で構成される予測対象データを取得する第２のデータ取得手順と、
前記学習後のデノイジングオートエンコーダにより前記予測対象データに含まれる１つ以上の説明変数の値からノイズを除去するノイズ除去手順と、
前記ノイズ除去後の予測対象データを用いて、予測モデルにより、前記目的変数の値を予測する予測手順と、
をコンピュータが実行するノイズ除去付き予測方法。
【請求項６】
１つ以上の説明変数と目的変数とで構成されるデータを取得する第１のデータ取得手順と、
前記データに含まれる１つ以上の説明変数のうちの少なくとも一部の説明変数の値に対してノイズを付与して学習用データを作成する学習用データ作成手順と、
前記データを教師データとして、前記学習用データに含まれる１つ以上の説明変数の値を少なくとも入力とするデノイジングオートエンコーダを学習する学習手順と、
前記１つ以上の説明変数で構成される予測対象データを取得する第２のデータ取得手順と、
前記学習後のデノイジングオートエンコーダにより前記予測対象データに含まれる１つ以上の説明変数の値からノイズを除去するノイズ除去手順と、
前記ノイズ除去後の予測対象データを用いて、予測モデルにより、前記目的変数の値を予測する予測手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ノイズ除去付き予測装置、ノイズ除去付き予測方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
ＡＩ（artificial intelligence）等の予測・学習に用いられるデータには予測に関係しない情報が混在していることがあり、ノイズ等と呼ばれる。ＡＩ等の予測・学習に用いられるデータにノイズが混在している場合、予測モデルは、予測に関係しない情報も学習するため予測精度が低下することがある。これに対して、ラベルノイズが存在する状況下でモデルをロバストに訓練できる従来技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特表２０２２－５４８９５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、例えば、特許文献１に記載されている従来技術では、ラベル（つまり、目的変数）以外の説明変数にノイズが存在する場合が考慮されていなかった。
【０００５】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、予測モデルに入力される説明変数に存在するノイズを除去できる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様によるノイズ除去付き予測装置は、１つ以上の説明変数と目的変数とで構成されるデータを取得する第１のデータ取得部と、前記データに含まれる１つ以上の説明変数のうちの少なくとも一部の説明変数の値に対してノイズを付与して学習用データを作成する学習用データ作成部と、前記データを教師データとして、前記学習用データに含まれる１つ以上の説明変数の値を少なくとも入力とするデノイジングオートエンコーダを学習する学習部と、前記１つ以上の説明変数で構成される予測対象データを取得する第２のデータ取得部と、前記学習後のデノイジングオートエンコーダにより前記予測対象データに含まれる１つ以上の説明変数の値からノイズを除去するノイズ除去部と、前記ノイズ除去後の予測対象データを用いて、予測モデルにより、前記目的変数の値を予測する予測部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
予測モデルに入力される説明変数に存在するノイズを除去できる技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態に係るノイズ除去付き予測装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
本実施形態に係るノイズ除去付き予測装置の機能構成の一例を示す図である。
ノイズ除去モデルの一例（その１）を示す図である。
ノイズ除去モデルの一例（その２）を示す図である。
本実施形態に係るノイズ除去モデル学習処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係るノイズ除去処理の一例を示すフローチャートである。
「Ａ）ＤＡＥ実施なし」におけるデータ分布の一例を示す図である。
「Ｃ）ＤＡＥ実施あり（提案法）」におけるデータ分布の一例を示す図である。
「Ａ）ＤＡＥ実施なし」と「Ｃ）ＤＡＥ実施あり（提案法）」におけるデータ分布の比較例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施形態について説明する。以下の実施形態では、予測モデルに入力される説明変数に存在するノイズを除去した上で、この予測モデルによる予測を行うことができるノイズ除去付き予測装置１０について説明する。以下、予測モデルをｆとする。
【００１０】
＜ノイズ除去付き予測装置１０のハードウェア構成例＞
本実施形態に係るノイズ除去付き予測装置１０のハードウェア構成例を図１に示す。図１に示すように、本実施形態に係るノイズ除去付き予測装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、補助記憶装置１０７と、プロセッサ１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０９を介して通信可能に接続される。
（【００１１】以降は省略されています）

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