教師なし学習

汎化能力を最大化する特徴抽出～信頼性・説明可能性の高いデータ予測～

将来の入力を予測するために最も有益な成分を抽出する教師なし学習手法を予測誤差最小化の観点から数理的に導き、「PredPCA（予測主成分分析）」と名付けた。

2021-04-13

1504数理・情報

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

様々なAI技術の判断精度向上に貢献2020-07-13 株式会社富士通研究所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（...

2020-07-13

1600情報工学一般1602ソフトウェア工学