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公開番号2025112112
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-31
出願番号2024006207
出願日2024-01-18
発明の名称情報処理装置、システム、情報処理方法
出願人キヤノン株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250724BHJP(計算;計数)
要約【課題】高品質な教師あり学習を実現させるための技術を提供すること。
【解決手段】ユーザ間で共有されているデータセットを取得し、該取得したデータセットに基づく教師あり学習を指示する。データセットの属性情報は、該データセットに含まれるデータの数と、該データセットに対するユーザの評価を表す評価指数と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザ間で共有されているデータセットを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得したデータセットに基づく教師あり学習を指示する指示手段と
を備え、
前記データセットの属性情報は、該データセットに含まれるデータの数と、該データセットに対するユーザの評価を表す評価指数と、を含む
ことを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記取得手段は、
ユーザ間で共有されているデータセット群から正事例のデータセットとして検索された正事例データセットと、該データセット群から負事例のデータセットとして検索された負事例データセットと、を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記指示手段は、
前記正事例データセットを表示画面に表示させ、該正事例データセットからユーザ操作に応じて選択された第１データセットを学習データセットに追加し、
前記負事例データセットを表示画面に表示させ、該負事例データセットからユーザ操作に応じて選択された第２データセットを前記学習データセットに追加し、
前記学習データセットに基づく教師あり学習の実行を指示することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記指示手段は、前記表示画面に表示されているデータセットに対するユーザ操作に応じて、該データセットの属性情報を前記表示画面に表示させることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記データセットは、画像と、該画像におけるＧＴと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理装置と、
サーバ装置と、を有するシステムであって、
前記サーバ装置は、
プロジェクトにおいて用いられるデータセットに含まれているデータの数と、該データセットに対して前記情報処理装置におけるユーザ操作に応じて入力された重みと、に基づいて該データセットの読み出し確率を求める第１処理手段と、
データセットについてプロジェクトごとに求めた読み出し確率の総和に基づいて、該データセットに対するユーザの評価を表す評価指数を求める第２処理手段と、
前記指示手段による指示と前記評価指数とに基づいて教師あり学習を実行する第３処理手段と
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理装置と、
サーバ装置と、を有するシステムであって、
前記サーバ装置は、
データセットに関連付けられているユーザの識別情報に関連付けられている属性に基づいて、該データセットに対するユーザの評価を表す評価指数を求める第１処理手段と、
前記指示手段による指示と前記評価指数とに基づいて教師あり学習を実行する第２処理手段と
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項８】
前記第１処理手段は、前記データセットに含まれているＧＴの数と、前記識別情報に関連付けられているそれぞれのデータセットに含まれているＧＴの数の総数と、前記ユーザがフォローされているアカウント数と、に基づいて前記評価指数を求めることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
情報処理装置が行う情報処理方法であって、
前記情報処理装置の取得手段が、ユーザ間で共有されているデータセットを取得する取得工程と、
前記情報処理装置の指示手段が、前記取得工程で取得したデータセットに基づく教師あり学習を指示する指示工程と
を備え、
前記データセットの属性情報は、該データセットに含まれるデータの数と、該データセットに対するユーザの評価を表す評価指数と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習技術に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、様々な分野においてＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の利活用が進められている。中でも正解データが含まれる教師データに基づいて機械学習を行って推論モデルを生成する教師あり学習というものがある。
【０００３】
教師あり学習において汎化性能の高い機械学習モデルを得るためには、解くべきタスクによって定まる様々な入力と、それに対して品質の高いＧＴ（ＧｒｏｕｎｄＴｒｕｔｈ）が付与されたアノテーションデータからなる教師データが必要となる。一般に、品質の高い教師データはコンペティションなどを目的として作成された公開データセットを利用するか、あるいは目的に合った教師データがなければ自身でデータセットを作成する必要がある。このように、教師あり学習における教師データの作成は、専門的な知識が必要であるとともに、手間がかかっていた。
【０００４】
特許文献１には、機械学習に用いる教師データを売買できる場において、教師データの購入者が使用しているセンサー機器と相性の良い教師データを提示する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特許第６６８２０１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、センサー機器と相性の良い教師データが必ずしもアノテーション品質が高いとは限らないという課題があった。本発明では、高品質な教師あり学習を実現させるための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一様態は、ユーザ間で共有されているデータセットを取得する取得手段と、前記取得手段が取得したデータセットに基づく教師あり学習を指示する指示手段とを備え、前記データセットの属性情報は、該データセットに含まれるデータの数と、該データセットに対するユーザの評価を表す評価指数と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、高品質な教師あり学習を実現させるための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
システムの構成例を示す図。
コンピュータ装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
ＷＥＢサーバ１０３、蓄積サーバ１０４、学習サーバ１０５、クライアント端末１０２、それぞれの機能構成例を示すブロック図。
教師あり学習により推論モデルを学習およびテストするために行われる処理のフローチャート。
ＷＥＢ画面の表示例を示す図。
テーブルの構成例を示す図。
教師あり学習により推論モデルを学習およびテストするために行われる処理のフローチャート。
ＷＥＢ画面の表示例を示す図。
テーブルの構成例を示す図。
テーブルの構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
（【００１１】以降は省略されています）

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