JP2020091756A - 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施例1にかかる学習装置10を説明する図である。図1に示す学習装置10は、トポロジカルデータ解析を用いてデータを分析する機械学習を実行するコンピュータ装置の一例である。この学習装置10は、時系列データをアトラクタと呼ばれる図形に変換し、TDA処理を用いてその図形の特徴を抽出することで、機械学習等に入力するための特徴量を生成する。
図2は、実施例1にかかる学習装置10の機能構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、学習装置10は、通信部11、記憶部12、制御部20を有する。
次に、図11から図14を用いて具体例を説明する。図11は、区間分割と疑似アトラクタの生成を説明する図である。図12は、特徴量の抽出を説明する図である。図13は、学習例を説明する図である。図14は、学習後の分類例を説明する図である。なお、ここでは、1次のベッチ系列を算出する例で説明する。
図15は、学習処理の流れを示すフローチャートである。なお、学習後の分類処理も学習処理と同様の流れで実行できるので、詳細な説明は省略する。
上述したように、学習装置10は、ラベル付けされた単位時間内に複数の異なる特徴が存在するような分類問題について、単位時間内に存在する特徴の分布を特徴量とすることができる。この結果、学習装置10は、データそのままでは抽出できなかった特徴を抽出することができ、TDAを用いたデータ分析の適用範囲を広げることができる。また、学習装置10は、専門家による細かなラベル付けを抑制することができ、データの分類速度の向上と分類精度の向上を両立させることができる。
例えば、実施例1では、小区間データのベッチ系列をクラスタリングして特徴量を抽出する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、学習装置10は、小区間毎の特徴量の統計量を特徴量とすることもできる。このようにすることで、単位時間内の特徴の変動度合いやランダムな変動を除いた大まかな特徴の傾向を数値化できる。
次に、図17と図18を用いて、実施例1で説明した学習装置10を適用したシステム例を説明する。図17は、システム適用例(学習フェーズ)を説明する図である。図18は、システム適用例(実践フェーズ)を説明する図である。このシステムは、倉庫内作業の作業日報の自動生成を行うシステムである。ここでは、学習処理部30を有する学習装置10と分類処理部40を有する分類装置50とを用いるシステム例で説明する。
また、上記実施例で用いた数値、ラベルの設定内容、各種設定値、疑似アトラクタの次元数等は、あくまで一例であり、任意に変更することができる。また、入力データや学習方法などもあくまで一例であり、任意に変更することができる。なお、特徴ベクトルは、特徴量の一例であり、ベッチ系列の特徴を示す情報であれば、他の情報を用いることもできる。
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
図19は、ハードウェア構成例を説明する図である。図19に示すように、学習装置10は、通信装置10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。また、図19に示した各部は、バス等で相互に接続される。
11 通信部
12 記憶部
13 設定値DB
14 入力データDB
15 小区間データDB
16 ベッチ系列DB
17 特徴量DB
18 学習結果DB
19 モデルDB
20 制御部
30 学習処理部
31 分割部
32 系列生成部
33 生成部
34 学習部
40 分類処理部
41 分割部
42 系列生成部
43 生成部
44 分類部
Claims (7)
- コンピュータが、
単一のラベルが付与され、当該単一のラベルが付与された期間で動きが変動するデータを取得し、
前記データを複数の区間に分割した要素ごとにアトラクタを生成し、
生成したアトラクタから要素ごとにベッチ系列を算出し、
算出した要素ごとのベッチ系列の集合としての特徴を学習する
処理を実行することを特徴とする学習方法。 - 前記学習する処理は、前記要素ごとのベッチ系列をクラスタリングし、クラスタリングされた各クラスタに属する前記要素の数を用いた特徴ベクトルを生成し、前記要素ごとの特徴ベクトルを入力として機械学習を実行することを特徴とする請求項1に記載の学習方法。
- 前記学習する処理は、前記要素ごとのベッチ系列の統計量として、平均、分散、尖度または歪度のいずれか一つまたは複数を算出し、算出された前記要素ごとの統計量を入力として機械学習を実行することを特徴とする請求項1に記載の学習方法。
- 前記取得する処理は、作業員が装着するウェアラブルセンサから単位時間分の時系列データを取得し、
前記生成する処理は、前記単位時間分の時系列データを複数の区間に分割した要素ごとにアトラクタを生成し、
前記算出する処理は、前記アトラクタから要素ごとにベッチ系列を算出し、
前記学習する処理は、前記要素ごとのベッチ系列から特徴量を算出し、前記特徴量を用いて、前記作業員の作業内容を分類する分類モデルを学習することを特徴とする請求項1に記載の学習方法。 - 前記作業員の前記ウェアラブルセンサから取得された複数の前記時系列データそれぞれから前記特徴量を算出し、
算出された各特徴量を、学習済みの前記分類モデルに入力して、各分類結果を取得し、
前記各分類結果に基づいて、前記作業員の作業日報を生成する処理を、前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項4に記載の学習方法。 - コンピュータに、
単一のラベルが付与され、当該単一のラベルが付与された期間で動きが変動するデータを取得し、
前記データを複数の区間に分割した要素ごとにアトラクタを生成し、
生成したアトラクタから要素ごとにベッチ系列を算出し、
算出した要素ごとのベッチ系列の集合としての特徴を学習する
処理を実行させることを特徴とする学習プログラム。 - 単一のラベルが付与され、当該単一のラベルが付与された期間で動きが変動するデータを取得する通信部と、
前記データを複数の区間に分割した要素ごとにアトラクタを生成し、生成したアトラクタから要素ごとにベッチ系列を算出する系列生成部と、
算出した要素ごとのベッチ系列の集合としての特徴を生成する生成部と、
生成した前記特徴を学習する学習部と
を有することを特徴とする学習装置。
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