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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
[20/07/13]
TOKYO, Jul 13, 2020 - (JCN Newswire) - 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、ディープラーニングを使って入力データの次元を削減する手法が用いられていました。ところが、この従来の手法では、次元削減後の空間における各データの分布や発生確率を考慮せずに削減していたため、入力データの正確な特徴量を捉えきれておらず、AIが誤った判定を行ってしまうといった問題がありました。
今回、当社は、情報通信分野において長年培ってきた映像圧縮技術の知見とディープラーニングを融合させることで、高次元データの削減すべき次元数と次元削減後のデータの分布をディープラーニングで最適化し、データの特徴量を正確に抽出できるAI技術を開発しました。本技術により、AI分野の重要な課題の一つである、データの正確な分布や発生確率の獲得が可能となるため、異常データ検知など様々なAI技術の判断精度向上に貢献し、幅広いビジネス領域におけるAI適用が期待されます。
本技術の詳細は、7月12日（日曜日）から開催される機械学習の国際会議「ICML 2020 (International Conference on Machine Learning 2020)」にて発表します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/07/13.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
Copyright 2020 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
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、ディープラーニングを使って入力データの次元を削減する手法が用いられていました。ところが、この従来の手法では、次元削減後の空間における各データの分布や発生確率を考慮せずに削減していたため、入力データの正確な特徴量を捉えきれておらず、AIが誤った判定を行ってしまうといった問題がありました。
今回、当社は、情報通信分野において長年培ってきた映像圧縮技術の知見とディープラーニングを融合させることで、高次元データの削減すべき次元数と次元削減後のデータの分布をディープラーニングで最適化し、データの特徴量を正確に抽出できるAI技術を開発しました。本技術により、AI分野の重要な課題の一つである、データの正確な分布や発生確率の獲得が可能となるため、異常データ検知など様々なAI技術の判断精度向上に貢献し、幅広いビジネス領域におけるAI適用が期待されます。
本技術の詳細は、7月12日（日曜日）から開催される機械学習の国際会議「ICML 2020 (International Conference on Machine Learning 2020)」にて発表します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/07/13.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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