DATA PROCESSING DEVICE, DATA PROCESSING METHOD, AND PROGRAM

Provided is a data processing device that effectively utilizes data groups including missing data. This data processing device: obtains a series of learning data including missing data; calculates, from this series of learning data, a representative value for the data and an effective rate indicatin...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: AZUMA, Shozo, EGUCHI, Kana, YABUUCHI, Tsutomu, YOSHIDA, Kazuhiro, KURASAWA, Hisashi, ASANOMA, Naoki, CHIBA, Akihiro
Format: Patent
Sprache:eng ; fre ; jpn
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creator AZUMA, Shozo
EGUCHI, Kana
YABUUCHI, Tsutomu
YOSHIDA, Kazuhiro
KURASAWA, Hisashi
ASANOMA, Naoki
CHIBA, Akihiro
description Provided is a data processing device that effectively utilizes data groups including missing data. This data processing device: obtains a series of learning data including missing data; calculates, from this series of learning data, a representative value for the data and an effective rate indicating the ratio of valid data, for each predetermined aggregation unit; and causes the estimation model to learn such that the difference is minimized between the representative value and an output that is obtained by inputting the representative value and the effective rate into the estimation model. In addition, the data processing device: obtains a series of estimation data including missing data; calculates a data representative value and an effective rate indicating the ratio of valid data, from the series of estimation data and for each predetermined aggregation unit; inputs the representative value and the effective rate into the estimation model that has finished learning; and either obtains a feature value or performs data estimation for a series of estimation data. L'invention concerne un dispositif de traitement de données qui utilise efficacement des groupes de données comprenant des données manquantes. Ledit dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'apprentissage comprenant des données manquantes; calcule, à partir de ladite série de données d'apprentissage, une valeur représentative pour les données et un taux effectif indiquant le rapport de données valides, pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; et amène le modèle d'estimation à apprendre de telle sorte que la différence est minimisée entre la valeur représentative et une sortie qui est obtenue par entrée de la valeur représentative et du taux effectif dans le modèle d'estimation. De plus, le dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'estimation comprenant des données manquantes; calcule une valeur représentative de données et une vitesse effective indiquant le rapport de données valides, à partir de la série de données d'estimation et pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; entre la valeur représentative et la vitesse effective dans le modèle d'estimation qui a fini d'apprentissage; et, soit obtient une valeur de caractéristique, soit effectue une estimation de données pour une série de données d'estimation. 欠損を含むデータ群を有効に活用するデータ処理装置を提供する。欠損を含む一連の学習用データを取得し、当該一連の学習用データから、あらかじめ定められた集計単位ごとに、データの代表値と、有効なデータが存在する割合を表す有効率とを算出し、前記代表値および前記有効率
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This data processing device: obtains a series of learning data including missing data; calculates, from this series of learning data, a representative value for the data and an effective rate indicating the ratio of valid data, for each predetermined aggregation unit; and causes the estimation model to learn such that the difference is minimized between the representative value and an output that is obtained by inputting the representative value and the effective rate into the estimation model. In addition, the data processing device: obtains a series of estimation data including missing data; calculates a data representative value and an effective rate indicating the ratio of valid data, from the series of estimation data and for each predetermined aggregation unit; inputs the representative value and the effective rate into the estimation model that has finished learning; and either obtains a feature value or performs data estimation for a series of estimation data. L'invention concerne un dispositif de traitement de données qui utilise efficacement des groupes de données comprenant des données manquantes. Ledit dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'apprentissage comprenant des données manquantes; calcule, à partir de ladite série de données d'apprentissage, une valeur représentative pour les données et un taux effectif indiquant le rapport de données valides, pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; et amène le modèle d'estimation à apprendre de telle sorte que la différence est minimisée entre la valeur représentative et une sortie qui est obtenue par entrée de la valeur représentative et du taux effectif dans le modèle d'estimation. De plus, le dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'estimation comprenant des données manquantes; calcule une valeur représentative de données et une vitesse effective indiquant le rapport de données valides, à partir de la série de données d'estimation et pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; entre la valeur représentative et la vitesse effective dans le modèle d'estimation qui a fini d'apprentissage; et, soit obtient une valeur de caractéristique, soit effectue une estimation de données pour une série de données d'estimation. 欠損を含むデータ群を有効に活用するデータ処理装置を提供する。欠損を含む一連の学習用データを取得し、当該一連の学習用データから、あらかじめ定められた集計単位ごとに、データの代表値と、有効なデータが存在する割合を表す有効率とを算出し、前記代表値および前記有効率を推定モデルに入力して得られる出力と、前記代表値との差に基づく誤差を最小化するように、前記推定モデルを学習する。また、欠損を含む一連の推定用データを取得し、当該一連の推定用データから、あらかじめ定められた集計単位ごとに、データの代表値と、有効なデータが存在する割合を表す有効率とを算出し、前記代表値および前記有効率を学習済みの推定モデルに入力して、一連の推定用データについて特徴量の取得またはデータ推定を行う。</description><language>eng ; fre ; jpn</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; PHYSICS</subject><creationdate>2020</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20200402&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2020066724A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76516</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20200402&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2020066724A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>AZUMA, Shozo</creatorcontrib><creatorcontrib>EGUCHI, Kana</creatorcontrib><creatorcontrib>YABUUCHI, Tsutomu</creatorcontrib><creatorcontrib>YOSHIDA, Kazuhiro</creatorcontrib><creatorcontrib>KURASAWA, Hisashi</creatorcontrib><creatorcontrib>ASANOMA, Naoki</creatorcontrib><creatorcontrib>CHIBA, Akihiro</creatorcontrib><title>DATA PROCESSING DEVICE, DATA PROCESSING METHOD, AND PROGRAM</title><description>Provided is a data processing device that effectively utilizes data groups including missing data. This data processing device: obtains a series of learning data including missing data; calculates, from this series of learning data, a representative value for the data and an effective rate indicating the ratio of valid data, for each predetermined aggregation unit; and causes the estimation model to learn such that the difference is minimized between the representative value and an output that is obtained by inputting the representative value and the effective rate into the estimation model. In addition, the data processing device: obtains a series of estimation data including missing data; calculates a data representative value and an effective rate indicating the ratio of valid data, from the series of estimation data and for each predetermined aggregation unit; inputs the representative value and the effective rate into the estimation model that has finished learning; and either obtains a feature value or performs data estimation for a series of estimation data. L'invention concerne un dispositif de traitement de données qui utilise efficacement des groupes de données comprenant des données manquantes. Ledit dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'apprentissage comprenant des données manquantes; calcule, à partir de ladite série de données d'apprentissage, une valeur représentative pour les données et un taux effectif indiquant le rapport de données valides, pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; et amène le modèle d'estimation à apprendre de telle sorte que la différence est minimisée entre la valeur représentative et une sortie qui est obtenue par entrée de la valeur représentative et du taux effectif dans le modèle d'estimation. De plus, le dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'estimation comprenant des données manquantes; calcule une valeur représentative de données et une vitesse effective indiquant le rapport de données valides, à partir de la série de données d'estimation et pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; entre la valeur représentative et la vitesse effective dans le modèle d'estimation qui a fini d'apprentissage; et, soit obtient une valeur de caractéristique, soit effectue une estimation de données pour une série de données d'estimation. 欠損を含むデータ群を有効に活用するデータ処理装置を提供する。欠損を含む一連の学習用データを取得し、当該一連の学習用データから、あらかじめ定められた集計単位ごとに、データの代表値と、有効なデータが存在する割合を表す有効率とを算出し、前記代表値および前記有効率を推定モデルに入力して得られる出力と、前記代表値との差に基づく誤差を最小化するように、前記推定モデルを学習する。また、欠損を含む一連の推定用データを取得し、当該一連の推定用データから、あらかじめ定められた集計単位ごとに、データの代表値と、有効なデータが存在する割合を表す有効率とを算出し、前記代表値および前記有効率を学習済みの推定モデルに入力して、一連の推定用データについて特徴量の取得またはデータ推定を行う。</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2020</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZLB2cQxxVAgI8nd2DQ729HNXcHEN83R21VFAF_d1DfHwd9FRcPRzAQm7Bzn68jCwpiXmFKfyQmluBmU31xBnD93Ugvz41OKCxOTUvNSS-HB_IwMjAwMzM3MjE0dDY-JUAQBTCinO</recordid><startdate>20200402</startdate><enddate>20200402</enddate><creator>AZUMA, Shozo</creator><creator>EGUCHI, Kana</creator><creator>YABUUCHI, Tsutomu</creator><creator>YOSHIDA, Kazuhiro</creator><creator>KURASAWA, Hisashi</creator><creator>ASANOMA, Naoki</creator><creator>CHIBA, Akihiro</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20200402</creationdate><title>DATA PROCESSING DEVICE, DATA PROCESSING METHOD, AND PROGRAM</title><author>AZUMA, Shozo ; EGUCHI, Kana ; YABUUCHI, Tsutomu ; YOSHIDA, Kazuhiro ; KURASAWA, Hisashi ; ASANOMA, Naoki ; CHIBA, Akihiro</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2020066724A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre ; jpn</language><creationdate>2020</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>AZUMA, Shozo</creatorcontrib><creatorcontrib>EGUCHI, Kana</creatorcontrib><creatorcontrib>YABUUCHI, Tsutomu</creatorcontrib><creatorcontrib>YOSHIDA, Kazuhiro</creatorcontrib><creatorcontrib>KURASAWA, Hisashi</creatorcontrib><creatorcontrib>ASANOMA, Naoki</creatorcontrib><creatorcontrib>CHIBA, Akihiro</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>AZUMA, Shozo</au><au>EGUCHI, Kana</au><au>YABUUCHI, Tsutomu</au><au>YOSHIDA, Kazuhiro</au><au>KURASAWA, Hisashi</au><au>ASANOMA, Naoki</au><au>CHIBA, Akihiro</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>DATA PROCESSING DEVICE, DATA PROCESSING METHOD, AND PROGRAM</title><date>2020-04-02</date><risdate>2020</risdate><abstract>Provided is a data processing device that effectively utilizes data groups including missing data. This data processing device: obtains a series of learning data including missing data; calculates, from this series of learning data, a representative value for the data and an effective rate indicating the ratio of valid data, for each predetermined aggregation unit; and causes the estimation model to learn such that the difference is minimized between the representative value and an output that is obtained by inputting the representative value and the effective rate into the estimation model. In addition, the data processing device: obtains a series of estimation data including missing data; calculates a data representative value and an effective rate indicating the ratio of valid data, from the series of estimation data and for each predetermined aggregation unit; inputs the representative value and the effective rate into the estimation model that has finished learning; and either obtains a feature value or performs data estimation for a series of estimation data. L'invention concerne un dispositif de traitement de données qui utilise efficacement des groupes de données comprenant des données manquantes. Ledit dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'apprentissage comprenant des données manquantes; calcule, à partir de ladite série de données d'apprentissage, une valeur représentative pour les données et un taux effectif indiquant le rapport de données valides, pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; et amène le modèle d'estimation à apprendre de telle sorte que la différence est minimisée entre la valeur représentative et une sortie qui est obtenue par entrée de la valeur représentative et du taux effectif dans le modèle d'estimation. De plus, le dispositif de traitement de données : obtient une série de données d'estimation comprenant des données manquantes; calcule une valeur représentative de données et une vitesse effective indiquant le rapport de données valides, à partir de la série de données d'estimation et pour chaque unité d'agrégation prédéterminée; entre la valeur représentative et la vitesse effective dans le modèle d'estimation qui a fini d'apprentissage; et, soit obtient une valeur de caractéristique, soit effectue une estimation de données pour une série de données d'estimation. 欠損を含むデータ群を有効に活用するデータ処理装置を提供する。欠損を含む一連の学習用データを取得し、当該一連の学習用データから、あらかじめ定められた集計単位ごとに、データの代表値と、有効なデータが存在する割合を表す有効率とを算出し、前記代表値および前記有効率を推定モデルに入力して得られる出力と、前記代表値との差に基づく誤差を最小化するように、前記推定モデルを学習する。また、欠損を含む一連の推定用データを取得し、当該一連の推定用データから、あらかじめ定められた集計単位ごとに、データの代表値と、有効なデータが存在する割合を表す有効率とを算出し、前記代表値および前記有効率を学習済みの推定モデルに入力して、一連の推定用データについて特徴量の取得またはデータ推定を行う。</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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