数値予測モデルにおいて環境変化に自律適応するAIアルゴリズムを開発：人工知能ニュース – MONOist
日本電信電話は、深層学習における数値予測モデルで、学習時と異なる運用環境下でも自律的に適応可能なAIアルゴリズム「テスト時適応技術」を開発した。
タグ: 数値予測モデル
NTT、数値予測モデルの学習時と運用時の環境変化に自律適応可能なAIアルゴリズムを開発 – IoT NEWS
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世界初、数値予測モデルにおいて環境変化に自律適応可能なAIアルゴリズムを開発 ～教師なしデータのみでセンサデータなどの回帰予測精度を維持～ – とれまがニュース – とれまがニュース
発表のポイント：深層学習において、数値予測モデル（回帰モデル）を学習時と運用時（テスト時）の環境変化に自律的に適応させるAIアルゴリズム「テスト時適応技術」を世界で初めて開発しました。本成果では、学習...
世界初、数値予測モデルにおいて環境変化に自律適応可能なAIアルゴリズムを開発 ～教師なしデータのみでセンサデータなどの回帰予測精度を維持～ | 日本電信電話株式会社 – デジタルPRプラットフォーム
世界初、数値予測モデルにおいて環境変化に自律適応可能なAIアルゴリズムを開発 ～教師なしデータのみでセンサデータなどの回帰予測精度を維持～
世界初、数値予測モデルにおいて環境変化に自律適応可能なAIアルゴリズムを開発 ～教師なしデータのみでセンサデータなどの回帰予測精度を維持 – 北海道新聞
発表のポイント：深層学習において、数値予測モデル（回帰モデル）を学習時と運用時（テスト時）の環境変化に自律的に適応させるAIアルゴリズム「テスト時適応技術」を世界で初めて開発しました。本成果では、.....