ANALYSIS DEVICE, MACHINE LEARNING DEVICE, ANALYSIS SYSTEM, ANALYSIS METHOD, AND RECORDING MEDIUM

An analysis device that comprises: a difference information acquisition means that, for each of a plurality of candidates for an updated parameter value that is set in accordance with a parameter value to be updated, applies the parameter value to be updated and the candidate to a plurality of machine learning results and, for each of the machine learning results, acquires information that indicates the extent of the difference of a value to be evaluated for the candidate relative to a value to be evaluated for the parameter value to be updated; a value-to-be-evaluated calculation means that, for each of the candidates and for each of the machine learning results, uses the extent of the difference of the value to be evaluated and the value to be evaluated for the parameter value to be updated to calculate a value to be evaluated for the candidate; and an updated parameter value selection means that, for each candidate, uses the dispersion of the values to be evaluated for the different machine learning results to calculate a selection index value, compares the selection index values for the plurality of candidates, selects a candidate from the plurality of candidates on the basis of the results of the comparison, and updates the parameter value to be updated and the value to be evaluated for the parameter value to be updated to the selected candidate and the value to be evaluated for the selected candidate, respectively. L'invention concerne un dispositif d'analyse qui comprend : un moyen d'acquisition d'informations de différence qui, pour chaque candidat parmi une pluralité de candidats pour une valeur de paramètre mise à jour qui est définie en fonction d'une valeur de paramètre à mettre à jour, applique la valeur de paramètre à mettre à jour et le candidat à une pluralité de résultats d'apprentissage machine et, pour chacun des résultats d'apprentissage machine, acquiert des informations qui indiquent l'étendue de la différence d'une valeur à évaluer pour le candidat par rapport à une valeur à évaluer pour la valeur de paramètre à mettre à jour ; un moyen de calcul de valeur à évaluer qui, pour chacun des candidats et pour chacun des résultats d'apprentissage machine, utilise l'étendue de la différence de la valeur à évaluer et la valeur à évaluer pour la valeur de paramètre à mettre à jour pour calculer une valeur à évaluer pour le candidat ; et un moyen de sélection de valeur de paramètre mis à jour qui, pour chaque candidat, utilise la dispersion de