|
|
|
|
|
|
| IoTデータに適用し、既存技術に比べ約25％の大幅な精度向上を実現 |
東京, 2016年2月16日 - (JCN Newswire) - 株式会社富士通研究所（注1）(以下、富士通研究所)は、IoTアプリケーションに活用が期待される、振動が激しく人による判別が困難な時系列データに対して高精度な解析を可能とするDeep Learning技術（注2）を開発しました。
Deep Learning技術は、人工知能の発展におけるブレークスルーとして注目されており、画像や音声では極めて高い認識精度を達成している一方で、適用できるデータの種類は限られています。特にIoT機器などから得られる、人による判別も困難なほどの激しい振動の時系列データを精度よく自動的に分類することは困難でした。
今回、最先端数学を活用し、時系列データから幾何的な特徴を抽出することで、激しい振動の時系列データを高精度に分類することができるDeep Learning技術を開発しました。
これにより、ウェアラブル機器などに用いられるジャイロセンサーの時系列データの分類を行うUC Irvine Machine Learning Repository（注3）のベンチマークテストにおいて、既存技術に比べ約25％増と大幅に精度が向上し、約85％の精度を達成しました。
なお、本技術は富士通株式会社のAI技術「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）（以下、Zinrai）」に活用していきます。
本技術の詳細については、2月16日（火曜日）に米国サンタクララで開催の技術展「Fujitsu North America Technology Forum (NATF 2016)」にて展示します。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/02/16.html
注釈
注1 株式会社富士通研究所: 本社所在地 神奈川県川崎市、代表取締役社長 佐相秀幸。
注2 Deep Learning 技術: 多層構造のニューラルネットワークモデルを用いた機械学習技術。
注3 UC Irvine Machine Learning Repository: 機械学習の比較評価用に数々のデータセットを提供している世界的に有名なリポジトリ。
概要：富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
トピック: Press release summary
Source: Fujitsu Ltd
セクター: Electronics, Cloud & Enterprise, IT Individual
https://www.acnnewswire.com
From the Asia Corporate News Network
Copyright © 2025 ACN Newswire. All rights reserved. A division of Asia Corporate News Network.
|
|
|
|
|
|
|
|
