ARITHMETIC UNIT, OPERATION METHOD, AND PROGRAM

To provide an arithmetic unit, a method, and a program that appropriately re-learn a learning model.SOLUTION: An arithmetic unit 10 includes: a learning unit 32 that generates a learning model obtained by machine-learning a correspondence between an explanatory variable as time-series data and an objective variable affected by the explanatory variable, with a parameter value of the explanatory variable and a parameter value of the objective variable as teacher data; and an entropy calculation unit 36 that calculates an entropy of the explanatory variable based on the parameter value of the explanatory variable. The entropy calculation unit calculates a first entropy in a first time zone based on the parameter value of the explanatory variable in the first time zone used as the teacher data, and calculates a second entropy in a second time zone different from the first time zone based on the parameter value of the explanatory variable in the second time zone. The learning unit determines whether to re-learn the learning model by using the parameter value of the explanatory variable in the second time zone based on the first entropy and the second entropy.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】学習モデルを適切に再学習させる演算装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】演算装置１０は、時系列データである説明変数のパラメータ値と、説明変数に影響を受ける目的変数のパラメータ値とを教師データとして、説明変数と目的変数との対応関係を機械学習した学習モデルを生成する学習部３２と、説明変数のパラメータ値に基づいて、説明変数のエントロピーを算出するエントロピー算出部３６と、を含む。エントロピー算出部は、教師データとして用いた第１時間帯における説明変数のパラメータ値に基づいて、第１時間帯における第１エントロピーを算出し、第１時間帯とは異なる第２時間帯における説明変数のパラメータ値に基づいて、第２時間帯における第２エントロピーを算出する。学習部は、第１エントロピーと第２エントロピーとに基づいて、第２時間帯における説明変数のパラメータ値を用いて学習モデルを再学習させるかを判断する。【選択図】図１